Как масштабировать серию таким образом, чтобы первое число в серии равно 0, а последнее число равно 1. Я искал "приблизительный", "масштаб", но они не достигают этой цели.
# generate series from exponential distr
s = sort(rexp(100))
# scale/interpolate 's' such that it starts at 0 and ends at 1?
# approx(s)
# scale(s)
Прямо создать небольшую функцию для этого, используя базовую арифметику:
s = sort(rexp(100))
range01 <- function(x){(x-min(x))/(max(x)-min(x))}
range01(s)
[1] 0.000000000 0.003338782 0.007572326 0.012192201 0.016055006 0.017161145
[7] 0.019949532 0.023839810 0.024421602 0.027197168 0.029889484 0.033039408
[13] 0.033783376 0.038051265 0.045183382 0.049560233 0.056941611 0.057552543
[19] 0.062674982 0.066001242 0.066420884 0.067689067 0.069247825 0.069432174
[25] 0.070136067 0.076340460 0.078709590 0.080393512 0.085591881 0.087540132
[31] 0.090517295 0.091026499 0.091251213 0.099218526 0.103236344 0.105724733
[37] 0.107495340 0.113332392 0.116103438 0.124050331 0.125596034 0.126599323
[43] 0.127154661 0.133392300 0.134258532 0.138253452 0.141933433 0.146748798
[49] 0.147490227 0.149960293 0.153126478 0.154275371 0.167701855 0.170160948
[55] 0.180313542 0.181834891 0.182554291 0.189188137 0.193807559 0.195903010
[61] 0.208902645 0.211308713 0.232942314 0.236135220 0.251950116 0.260816843
[67] 0.284090255 0.284150541 0.288498370 0.295515143 0.299408623 0.301264703
[73] 0.306817872 0.307853369 0.324882091 0.353241217 0.366800517 0.389474449
[79] 0.398838576 0.404266315 0.408936260 0.409198619 0.415165553 0.433960390
[85] 0.440690262 0.458692639 0.464027428 0.474214070 0.517224262 0.538532221
[91] 0.544911543 0.559945121 0.585390414 0.647030109 0.694095422 0.708385079
[97] 0.736486707 0.787250428 0.870874773 1.000000000
В пакете scales есть функция, которая сделает это для вас: rescale.
library("scales")
rescale(s)
По умолчанию это задает диапазон s на 0 до 1, но можно изменить либо один, либо оба из них. Например, если вы хотите, чтобы он масштабировался от 0 до 10,
rescale(s, to=c(0,10))
или если вы хотите, чтобы наибольшее значение s масштабировалось до 1, но 0 (вместо наименьшего значения s), масштабированного до 0, вы можете использовать
rescale(s, from=c(0, max(s)))
В качестве альтернативы:
scale(x,center=min(x),scale=diff(range(x)))
(непроверенные)
Это имеет особенность, заключающуюся в том, что он прикрепляет исходные коэффициенты центрирования и масштабирования к выходным данным в качестве атрибутов, поэтому их можно извлечь и использовать для последующего масштабирования данных (при желании). У него есть странность, что он всегда возвращает результат в виде (по столбцу) матрицы, даже если ему был передан вектор.
Это должно сделать это:
reshape::rescaler.default(s, type = "range")
ИЗМЕНИТЬ
Мне было интересно узнать о производительности двух методов
> system.time(replicate(100, range01(s)))
user system elapsed
0.56 0.12 0.69
> system.time(replicate(100, reshape::rescaler.default(s, type = "range")))
user system elapsed
0.53 0.18 0.70
Извлечение исходного кода из reshape::rescaler.default
range02 <- function(x) {
(x - min(x, na.rm=TRUE)) / diff(range(x, na.rm=TRUE))
}
> system.time(replicate(100, range02(s)))
user system elapsed
0.56 0.12 0.68
Получает аналогичный результат.
Вы также можете использовать пакет caret, который предоставит вам функцию preProcess, которая просто проста:
preProcValues <- preProcess(yourData, method = "range")
dataScaled <- predict(preProcValues, yourData)
Подробнее о пакетной помощи.
Я создал следующую функцию в r:
ReScale <- function(x,first,last){(last-first)/(max(x)-min(x))*(x-min(x))+first}
Здесь сначала - начальная точка, а последняя - конечная точка.