R 中神经网络的数据标准化

Question

我在 SPSS 22 中构建了一个多层感知器神经网络。我在 R 中使用 "neuralnet" 包进行了同样的尝试，但结果并不理想。 SPSS 在执行训练之前标准化数据，我想知道：

"neuralnet" 包是否执行任何类型的标准化？我在它的指南中找不到。
根据SPSS指南here，标准化流程如下：

Subtract the mean and divide by the standard deviation, (x−mean)/s.

在 R 中是否有可以做到这一点的最佳函数？由于方法很简单，我可以自己实现缩放，但是由于数据元素和记录的数量很大，效率可能不高。

或者我应该使用另一个神经网络包，比如 "monmlp"？自动标准化数据？

非常感谢

Answer 1

如果您需要标准化数据框中的多列（称之为 foo），这可能会有用：

# Index of columns to standardize
cols <- c(1,2,3,4)

# Standardize
library(plyr)
standardize <- function(x) as.numeric((x - mean(x)) / sd(x))
foo[cols] <- plyr::colwise(standardize)(foo[cols])

R 中神经网络的数据标准化

Data Standardisation for Neural Network in R

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