Nothing
NormData <- function(data, type = 1) {
# Padroniza os dados, ou seja, torna os dados com Distribuicao
# Normal com media zero e variancia 1 desenvolvida por
# Paulo Cesar Ossani em 07/2013
# data - Dados a serem a normalizados
# type - 1 Normaliza global (default)
# 2 Normaliza por coluna
# Retorna:
# dataNorm - Dados Normalizados
if (!is.data.frame(data) && !is.matrix(data))
stop("'data' input is incorrect, it should be of type data frame or matrix. Verify!")
if (type!=1 && type!=2)
stop("'type' input is incorrect, it should be numeric, being 1 or 2. Verify!")
dataNorm = as.matrix(data) # Dados a serem Normalizados
if (type==1) { # normaliza globalmente
Media <- mean(dataNorm)
Desvio <- sd(dataNorm)
for (i in 1:ncol(dataNorm))
dataNorm[,i] = (dataNorm[,i]- Media)/Desvio # Matriz de dados normalizados
}
if (type==2) { # normaliza os dados por coluna
# Media <- apply(dataNorm, 2, mean) # encontra as medias por colunas
# dataNorm <- sweep(dataNorm, 2, Media, FUN = "-") # Centraliza na media
# Desvio <- sqrt(colSums(dataNorm^2)/(nrow(dataNorm)-1)) # raiz da soma do quadrado - desvio padrao amostral
# dataNorm <- sweep(dataNorm, 2, Desvio, FUN = "/") # Divide pelo desvio padrao
## Modo mais simples e rapido
dataNorm <- scale(dataNorm, center = TRUE, scale = TRUE)
}
return(dataNorm)
}
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