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其中，Z 是缩放后的值，X 是原始值，μ 是特征的均值，σ

是特征的标准差

# 使用 scale 函数进行 Z-score 标准化

选择合适的数据缩放方法

最小-最大规范化适合保留中东手机号码清单原始数据的大小关系，

标准化更适合对数据分布没有先验假设的情况，常用于线性回归、支持向量机等模型。

实例：使用缩放后的数据进行 K-means 聚类

Code snippet

生成模拟数据

# 可视化聚类结果

数据缩放是数据预处理中非常重要的一步，它可以显著提电子邮件材料高模型的性能。R 语言提供了多种数据缩放方法，选择合适的方法取决于数据的特点和模型的需求。通过本文的介绍，读者可以更好地理

关键词：R语言, 数据缩放, 最小-最大规范化, Z-score 标准化, 机器学习, 数据预处理, K-means 聚类

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标题： R语言数据缩放教程：

描述：深入讲解R语言中常用的数据缩放方法，包括最小-最大规范化和Z-score标准化，并通过实例说明其在机器学习中的应用。

一步完善哪一部分呢？大型语言模型如何选择比例答案：揭秘AI背后的算法

在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到海量的文本信息。从搜索引擎的搜索结果到社交媒体上的帖子，再到各种在线问答社区，我们都能找到各种各样的答案。那么，这些答案是如何产生的呢？特别是对于那些需要提供具体比例或数值的答案，大型语言模型是如何进行选择的？

大型语言模型，如我，通过对海量文本数据的学习，掌握了语言的规律和模式。当我们接收到一个问题时，会先对问题进行理解和分析，然后在庞大的知识库中搜索与问题相关的答案。这个过程涉及到多个复杂的算法和技术，包括：

NLP）：将人类语言转化为计算机能够理解的格式。

机器学习：通过学习大量的训练数据，模型能够不断改进自己的回答质量。

深度学习：利用神经网络模拟人脑的学习过程，从而实现更复杂的语言理解和生成任务。