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Mise à l'échelle d'une matrice numérique dans R avec des valeurs de 0 à 1

Voici un extrait de matrice numérique que j'ai

 [1,]   30 -33.129487   3894754.1 -39.701738 -38.356477 -34.220534
 [2,]   29 -44.289487  -8217525.9 -44.801738 -47.946477 -41.020534
 [3,]   28 -48.439487  -4572815.9 -49.181738 -48.086477 -46.110534
 [4,]   27 -48.359487  -2454575.9 -42.031738 -43.706477 -43.900534
 [5,]   26 -38.919487  -2157535.9 -47.881738 -43.576477 -46.330534
 [6,]   25 -45.069487  -5122485.9 -47.831738 -47.156477 -42.860534
 [7,]   24 -46.207487  -2336325.9 -53.131738 -50.576477 -50.410534
 [8,]   23 -51.127487  -2637685.9 -43.121738 -47.336477 -47.040534
 [9,]   22 -45.645487   3700424.1 -56.151738 -47.396477 -50.720534
[10,]   21 -56.739487   1572594.1 -49.831738 -54.386577 -52.470534
[11,]   20 -46.319487    642214.1 -39.631738 -44.406577 -41.490534

Ce que je veux faire maintenant, c'est mettre à l'échelle les valeurs de chaque colonne pour avoir des valeurs de 0 à 1.

J'ai essayé d'accomplir cela en utilisant la fonction scale() sur ma matrice (paramètres par défaut), et j'ai obtenu ceci

[1,] -0.88123100  0.53812440 -1.05963281 -1.031191482 -0.92872324
 [2,] -1.17808251 -1.13538649 -1.19575096 -1.289013031 -1.11327085
 [3,] -1.28847084 -0.63180980 -1.31265244 -1.292776849 -1.25141017
 [4,] -1.28634287 -0.33914007 -1.12182012 -1.175023107 -1.19143220
 [5,] -1.03524267 -0.29809911 -1.27795565 -1.171528133 -1.25738083
 [6,] -1.19883019 -0.70775576 -1.27662116 -1.267774342 -1.16320727
 [7,] -1.22910054 -0.32280189 -1.41807728 -1.359719044 -1.36810940
 [8,] -1.35997055 -0.36443973 -1.15091204 -1.272613537 -1.27664977
 [9,] -1.21415156  0.51127451 -1.49868058 -1.274226602 -1.37652260
[10,] -1.50924749  0.21727976 -1.33000083 -1.462151358 -1.42401647
[11,] -1.23207969  0.08873245 -1.05776452 -1.193844887 -1.12602635

Ce qui est déjà proche de ce que je veux, mais les valeurs de 0: 1 étaient encore meilleures. J'ai lu le manuel d'aide de scale(), mais je ne comprends vraiment pas comment je le ferais.

rscale
15
user2015601

Essayez ce qui suit, qui semble assez simple:

## Data to make a minimal reproducible example
m <- matrix(rnorm(9), ncol=3)

## Rescale each column to range between 0 and 1
apply(m, MARGIN = 2, FUN = function(X) (X - min(X))/diff(range(X)))
#           [,1]      [,2]      [,3]
# [1,] 0.0000000 0.0000000 0.5220198
# [2,] 0.6239273 1.0000000 0.0000000
# [3,] 1.0000000 0.9253893 1.0000000
21
Josh O'Brien

Et si vous utilisiez encore scale:

maxs <- apply(a, 2, max)
mins <- apply(a, 2, min)
scale(a, center = mins, scale = maxs - mins)
20
flodel

Installez le package clusterSim et exécutez la commande suivante:

normX = data.Normalization(x,type="n4");
2
Vaibhav Gorde

Ce n'est pas le plus joli mais cela vient de faire le travail, car je devais le faire dans un dataframe.

column_zero_one_range_scale  <- function(
input_df,
columns_to_scale #columns in input_df to scale, must be numeric
){

input_df_replace <- input_df

columncount <- length(columns_to_scale)
for(i in 1:columncount){

columnnum <- columns_to_scale[i]

if(class(input_df[,columnnum]) !='numeric' & class(input_df[,columnnum])!='integer')
  {print(paste('Column name ',colnames(input_df)[columnnum],' not an integer or numeric, will skip',sep='')) }


if(class(input_df[,columnnum]) %in% c('numeric','integer'))
{
  vec <- input_df[,columnnum]
  rangevec <- max(vec,na.rm=T)-min(vec,na.rm=T)
  vec1 <- vec - min(vec,na.rm=T)
  vec2 <- vec1/rangevec
}
input_df_replace[,columnnum] <- vec2
colnames(input_df_replace)[columnnum] <- paste(colnames(input_df)[columnnum],'_scaled')

}

return(input_df_replace)


}
0
Ralph