R语言怎么完成数据的归一化

在R语言中，数据归一化是一种预处理技术，用于将数值型数据缩放到相同的尺度，比如0到1之间或-1到1之间，以便于后续分析。常见的归一化方法有几种：

1. **最小-最大规范化（Min-Max Scaling）**：

   scale <- min(x))
   }

2. **z-score标准化（Standardization）**：

   scale <- function(x) {
     (x - mean(x)) / sd(x)
   }

3. **小数定标法（Decimal Scaling）**：
可以直接除以原始数据的最大值，保持原数据单位不变。

   normalize <- function(x) x / max(x)

4. **Robust scaler（稳健标准化）**：
如果想减少异常值的影响，可以使用`scale`函数的`center = TRUE`和`scale = "mad"`选项。

在进行归一化前，记得备份原始数据，并确保理解哪种归一化方法最适合你的数据分布和分析需求。