R语言数据归一化哈数

R语言中对数据进行归一化（Normalization）通常是为了处理数值特征间的尺度差异，使得所有变量都在相似的范围内，便于后续分析。常见的数据归一化方法有三种：

1. **最小-最大规范化**（Min-Max Scaling）：将每个数值缩放到0到1之间，公式为 `x_normalized = (x - min(x)) / (max(x) - min(x))`。

2. **Z-score标准化**（Standardization）：也叫零均值单位方差标准化，它将数据转换成均值为0，标准差为1的标准正态分布，公式为 `x_normalized = (x - mean(x)) / sd(x)`。

3. **小数定标规范化**（Decimal Scaling）：通过移动小数点位置来改变数值大小，比如保留两位小数或四舍五入到最接近的十分位。

在R中，可以使用`scale()`函数来进行这些操作，例如：

# 示例数据
data <- c(45, 89, 120, 3)

# 使用min-max规范化
normalized_data_min_max <- scale(data, center = min(data), scale = max(data) - min(data))

# 使用z-score标准化
normalized_data_zscore <- scale(data)