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Rの「スケール」を理解する

Rが提供するscaleの定義を理解しようとしています。ヒートマップを作成したいデータ（mydata）があり、非常に強い正のスキューがあります。 scale(mydata)とlog(my data)の両方の樹状図でヒートマップを作成しましたが、樹状図は両方で異なります。どうして？データをログ変換するのではなく、データをスケーリングすることはどういう意味ですか？そして、データの列間の関係を示す樹状図を見たい場合、どちらがより適切でしょうか？

助けてくれてありがとう！私は定義を読みましたが、それらは私の頭の上で百日咳をしています。

rscaletransformationheatmap
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Jen

logは、単純にベクトルの各要素の対数（底はe、デフォルト）を取ります。
scaleは、デフォルト設定で、ベクトル全体の平均と標準偏差を計算し、平均を減算してsdで割ることにより、それらの値で各要素を「スケーリング」します。 （scale(x, scale=FALSE)を使用すると、平均値のみが減算され、標準偏差では除算されません。）

これは同じ値を与えることに注意してください

   set.seed(1)
   x <- runif(7)

   # Manually scaling
   (x - mean(x)) / sd(x)

   scale(x)
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Ricardo Saporta

データの標準化以外は何も提供しません。作成される値はいくつかの異なる名前で知られています。そのうちの1つはz-scores（ "Z"です。これは、正規分布が " Z分布」）。

詳細はここで見つけることができます：

http://en.wikipedia.org/wiki/Standard_score

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vonjd