用 R 语言导入数据后，对数据进行标准化和归一化的操作后，如何全部导入用gam()函数拟合广义加性模型中

在 R 语言中，可以使用 `scale()` 函数对数据进行标准化，使用 `sapply()` 函数对每一列的数据进行归一化操作。然后，可以使用 `gam()` 函数来拟合广义加性模型。

以下是一个示例代码：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv")

# 对数据进行标准化
data_std <- scale(data)

# 对数据进行归一化
data_norm <- sapply(data_std, function(x) (x - min(x)) / (max(x) - min(x)))

# 拟合广义加性模型
library(mgcv)
model <- gam(y ~ s(x1) + s(x2) + s(x3), data = data_norm)

其中，`y` 是因变量，`x1`、`x2` 和 `x3` 是自变量。在 `gam()` 函数中，可以使用 `s()` 函数来指定自变量的平滑函数形式。在本例中，使用三个自变量的样条平滑函数来拟合广义加性模型。