规范化是指对需要处理的数据进行处理后，将其限制在所需范围内(通过某种算法)。 首先正规化是为了方便后面的数据处理，其次保正程序运行时的收敛会变快。
r语言中的正则化函数： scale
数据规范化包括数据中心化和数据标准化。
1 .数据中心化
数据中心化是指从数据集中的每个数据中减去数据集的平均值。
例如，如果存在数据集1、2、3、6、3，并且其平均值为3，则中心化的数据集可为1-3、2-3、3-3、6-3、3-3，也就是-2、-1、0、3、- 3
2 .数据标准化
数据标准化是指将中心化的数据除以数据集的标准偏差，然后从数据集中的每个数据中减去数据集的平均值，再除以数据集的标准偏差。
例如，假设存在平均值为3并且标准偏差为1.87的数据集1、2、3、6和3，则标准化的数据集为(1-3)/1.87，(2-3)/1.87，(3-3)/1.87
数据中心化和标准化的意义相同，是为了消除维度对数据结构的影响。 r语言可以使用scale方法来中心化和标准化数据。
scale函数处理组的数量。 默认情况下，组中的每个数减去组的平均值，然后除以组数的标准差。
有以下两个参数。
center=真。 默认情况下，从组中的每个数中减去平均值，如果为false，则不减去平均值。
比例=真。 默认情况下，组中的每个数除以标准偏差。
默认情况下，scale从组数的每个数中减去组数的平均值，然后除以组数的标准差。
是scale(ss )
[，1]
[1，] -1.3805850
[2，] -0.6371931
[3，] 0.1061988
[4，] 0.8495908
[5，] 1.5929827
[6，] 0.1061988
[7，] -0.6371931
attr (，' scaled:center ' )。
[1] 2.857143
attr (，' scaled:scale ' )。
[1] 1.345185
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