如何归一化model.matrix？

Question

# first, create your data.frame
mydf <- data.frame(a = c(1,2,3), b = c(1,2,3), c = c(1,2,3))

# then, create your model.matrix
mym <- model.matrix(as.formula("~ a + b + c"), mydf)

# how can I normalize the model.matrix?

目前，我必须将我的 model.matrix 转换回 data.frame 以便运行我的标准化函数：

normalize <- function(x) { return ((x - min(x)) / (max(x) - min(x))) }
m.norm <- as.data.frame(lapply(m, normalize))

是否可以通过简单地标准化 model.matrix 来避免这一步？

Answer 1

您可以使用 apply 函数对每一列进行标准化，而无需转换为数据框：

apply(mym, 2, normalize)
#   (Intercept)   a   b   c
# 1         NaN 0.0 0.0 0.0
# 2         NaN 0.5 0.5 0.5
# 3         NaN 1.0 1.0 1.0

你可能真的想保持截距不变，比如：

cbind(mym[,1,drop=FALSE], apply(mym[,-1], 2, normalize))
#   (Intercept)   a   b   c
# 1           1 0.0 0.0 0.0
# 2           1 0.5 0.5 0.5
# 3           1 1.0 1.0 1.0

Answer 2

另一种选择是使用非常有用的 matrixStats 包对其进行矢量化（尽管 TBHapply 通常在矩阵和列上应用时也非常有效）。这样您也可以保留原始数据结构

library(matrixStats)
Max <- colMaxs(mym[, -1]) 
Min <- colMins(mym[, -1])
mym[, -1] <- (mym[, -1] - Min)/(Max - Min)
mym
#   (Intercept)   a   b   c
# 1           1 0.0 0.0 0.0
# 2           1 0.5 0.5 0.5
# 3           1 1.0 1.0 1.0
# attr(,"assign")
# [1] 0 1 2 3

Answer 3

如果你想 "normalize" 从某种意义上说，你可以使用 scale 函数，它将 std.dev 居中并设置为 1。

> scale( mym )
  (Intercept)  a  b  c
1         NaN -1 -1 -1
2         NaN  0  0  0
3         NaN  1  1  1
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3
attr(,"scaled:center")
(Intercept)           a           b           c 
          1           2           2           2 
attr(,"scaled:scale")
(Intercept)           a           b           c 
          0           1           1           1 
> mym
  (Intercept) a b c
1           1 1 1 1
2           1 2 2 2
3           1 3 3 3
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3

如您所见，当存在 "Intercept" 项时，"normalize" 所有模型矩阵实际上没有意义。所以你可以这样做：

> mym[ , -1 ] <- scale( mym[,-1] )
> mym
  (Intercept)  a  b  c
1           1 -1 -1 -1
2           1  0  0  0
3           1  1  1  1
attr(,"assign")
[1] 0 1 2 3

如果您的默认对比选项设置为 "contr.sum" 并且列是因子类型，这实际上是模型矩阵。如果要成为 "normalized" 的变量是因数：

，则这只会被接受为 model.matrix 内部操作

> mym <- model.matrix(as.formula("~ a + b + c"), mydf, contrasts.arg=list(a="contr.sum"))
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contrasts.arg[[nn]]) : 
  contrasts apply only to factors
> mydf <- data.frame(a = factor(c(1,2,3)), b = c(1,2,3), c = c(1,2,3))
> mym <- model.matrix(as.formula("~ a + b + c"), mydf, contrasts.arg=list(a="contr.sum"))
> mym
  (Intercept) a1 a2 b c
1           1  1  0 1 1
2           1  0  1 2 2
3           1 -1 -1 3 3
attr(,"assign")
[1] 0 1 1 2 3
attr(,"contrasts")
attr(,"contrasts")$a
[1] "contr.sum"

如何归一化model.matrix？

How to normalize a model.matrix?

r

model.matrix