1樓：jinzhao
首先要了解概念之間的差異，做kmeans之前需要標準化！
中心化：去量綱影響
z：讓資料分布更加合理
標準化：在中心化基礎上進行z變換，所以，去量綱，讓分布更加合理。
所以，要基於需求來處理資料。
1、資料的中心化
所謂資料的中心化是指資料集中的各項資料減去資料集的均值。
例如有資料集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3
那麼中心化之後的資料集為1-3,2-3,3-3,6-3,3-3，即：-2,-1,0,3,0
2、資料的標準化
所謂資料的標準化是指中心化之後的資料在除以資料集的標準差，即資料集中的各項資料減去資料集的均值再除以資料集的標準差。
例如有資料集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3，其標準差為1.87
那麼標準化之後的資料集為(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.
87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87，即：
-1.069,-0.535,0,1.
604,0
資料中心化和標準化的意義是一樣的，為了消除量綱對資料結構的影響。
在R語言中可以使用scale方法來對資料進行中心化和標準化：
data <- c(1, 2, 3, 6, 3)
> scale(data, center=T,scale=F)
[,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0
attr(,"scaled:center")
[1] 3
> scale(data, center=T,scale=T)
[1,] -1.06904 [2,] -0.53452 [3,] 0.00000 [4,] 1.60357 [5,] 0.00000
attr(,"scaled:center")
[1] 3
attr(,"scaled:scale")
[1] 1.8708
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