规范化多元数据

Question

请问有没有R包或功能，我可以使用规范化多元数据？我并不关心标准化方法（min-max，z-score，任何适用于我的方法!!）。我有12小时测量的32个物体的时间序列。它看起来有点像这样：

df <- structure(list(hr1 = c(4343L, 153L, 159L, 3100L, 183L), hr2 = c(1098L, 
123L, 65L, 3050L, 225L), hr3 = c(7L, 110L, 65L, 256L, 20L), hr4 = c(6400L, 
141L, 69L, 251L, 313L), hr5 = c(112L, 107L, 70L, 5L, 245L), 
hr6 = c(46L, 139L, 73L, 208L, 30L), hr7 = c(115L, 105L, 65L, 
219L, 267L), hr8 = c(375L, 137L, 66L, 180L, 345L), hr9 = c(187L, 
126L, 65L, 63L, 279L), hr10 = c(1613L, 277L, 66L, 134L, 30L 
), hr11 = c(55L, 316L, 139L, 454L, 36L), hr12 = c(577L, 48L, 
90L, 3581L, 88L)), .Names = c("hr1", "hr2", "hr3", "hr4", 
"hr5", "hr6", "hr7", "hr8", "hr9", "hr10", "hr11", "hr12"), 
class = "data.frame", row.names = c("1", "2", "3", "4", "5")) 

> df 
    hr1 hr2 hr3 hr4 hr5 hr6 hr7 hr8 hr9 hr10 hr11 hr12 
1 4343 1098 7 6400 112 46 115 375 187 1613 55 577 
2 153 123 110 141 107 139 105 137 126 277 316 48 
3 159 65 65 69 70 73 65 66 65 66 139 90 
4 3100 3050 256 251 5 208 219 180 63 134 454 3581 
5 183 225 20 313 245 30 267 345 279 30 36 88 

我想正常化每个对象的值，然后运行K-意味着他们聚类表现出类似的形状组对象。目前，它们的价值分散得太广泛，会产生不准确的集群。我仍然不确定如何进行规范化和集群化，并会很欣赏任何指针。谢谢。

Answer 1

可以使用尺度函数

scaledDF <- scale(df) 

见尺度函数在R中的文档：？

https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/scale.html