是指将数据按照一定的规则进行处理,使其符合特定的要求和标准。规范化可以提高数据的质量和可用性,便于数据的分析和应用。
在R中,行中数据的规范化可以通过以下几个步骤实现:
duplicated()
、na.omit()
、is.na()
等进行数据清洗。as.numeric()
、as.Date()
等进行数据转换。scale()
、minmax()
等进行数据标准化。cut()
、factor()
等进行数据离散化。scale()
、minmax()
等进行数据归一化。factor()
、model.matrix()
等进行数据编码。规范化后的数据可以更好地满足分析和应用的需求,提高数据的可靠性和可用性。在云计算领域中,规范化的数据可以用于数据分析、机器学习、人工智能等应用场景。
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