Нормализация в R — это процесс преобразования данных в общий масштаб или диапазон. В R существует несколько методов нормализации данных. Вот некоторые часто используемые методы:

1. Масштабирование мин-макс. Этот метод масштабирует данные до определенного диапазона, обычно от 0 до 1, путем вычитания минимального значения и деления на диапазон данных.

2. Стандартизация Z-показателя. Этот метод, также известный как стандартизация, преобразует данные так, чтобы они имели среднее значение 0 и стандартное отклонение 1 путем вычитания среднего значения и деления на стандартное отклонение.

3. Десятичное масштабирование. Этот метод включает в себя сдвиг десятичной точки значений данных для достижения нормализации. Десятичная точка перемещается влево или вправо в зависимости от максимального абсолютного значения в наборе данных.

4. Преобразование журнала. В некоторых случаях логарифмирование данных может помочь их нормализовать. Общие преобразования включают натуральный логарифм (по основанию e) или логарифм с другим основанием.

5. Надежное масштабирование. Этот метод аналогичен масштабированию минимального и максимального значений, но на него меньше влияют выбросы. Он масштабирует данные на основе процентилей, например межквартильного диапазона.

6. Масштабирование единичного вектора. Этот метод, также известный как векторная нормализация, масштабирует каждую точку данных до длины 1, сохраняя направление данных при нормализации их величины.

7. Преобразование рангов. Этот метод заменяет значения данных соответствующими рангами. Это полезно при работе с ненормальными распределениями.

Это всего лишь несколько примеров методов нормализации данных в R. Выбор метода зависит от характера данных и конкретных требований анализа.