تحويل البيانات باستخدام وظيفة Scale في R: توحيد المتغيرات لتحليل دقيق

عندما نتحدث عن وظيفة scale في لغة البرمجة R، فإنها تلعب دورًا مهمًا في تحويل وتوحيد البيانات. الشيفرة التي قدمتها تعمل على تحليل بيانات مصفوفة x وإجراء عملية تحويل باستخدام scale على الأعمدة 1 و 2.

في سياق مصفوفة x، قامت الوظيفة scale بحساب المتوسط وانحراف القياس لكل عمود، ثم قامت بتحويل البيانات باستخدام الصيغة:

$\text{scaled value} = \frac{\text{original value} – \text{mean}}{\text{standard deviation}}$

لديك مصفوفة y بعد تطبيق scale، حيث تم تحويل القيم الأصلية إلى قيم معدلة تعبر عن مقدار الانحراف القياسي عن المتوسط. هذا يفسر التغيير في الأرقام إلى قيم مثل -1.2649111، -0.6324555، 0.0000000، 0.6324555، و 1.2649111.

تطبيق scale على أعمدة محددة في إطار البيانات hab أيضًا يقوم بنفس العملية. قد يكون الهدف من هذا التحويل هو جعل توزيع البيانات أكثر توحيدًا وسهولة في المقارنة بين الأعمدة المختلفة. هذا خاصة مفيد عندما يكون لديك متغيرات بمقاييس مختلفة.

يمكن أن يساعد هذا التحليل في فهم مدى تباين البيانات وكيف يمكن توحيدها لأغراض تحليلية.

عندما نقوم بتحليل البيانات باستخدام وظيفة scale في لغة البرمجة R، يتم تطبيق عملية تحويل تقوم بتركيز البيانات حول الصفر وتجعل الانحراف القياسي متساويًا لجميع الأعمدة. هذا يفيد في جعل البيانات أكثر قابلية للمقارنة والتحليل.

التحويل الذي يتم بواسطة scale يعتبر ضروريًا في بعض الحالات، خاصةً عندما يكون لديك متغيرات بمقاييس مختلفة أو توزعات مختلفة. بتوحيد البيانات، يمكنك تجنب التأثيرات السلبية لاختلافات الحجم والتباين بين الأعمدة، مما يسهم في جعل النتائج أكثر دقة وموضوعية.

يمكن استخدام scale كجزء من التحليل الإحصائي أو الاستكشافي للبيانات، وقد يكون مهمًا في سياقات مثل تحليل الانحدار أو التصنيف. إلى جانب ذلك، يمكن استخدام هذا التحويل لتحسين أداء الخوارزميات التي تعتمد على المسافات بين البيانات.

تذكير: هام جداً أن تتأكد من فهم السياق الخاص بالبيانات التي تقوم بتحليلها والهدف النهائي لاستخدام تحويل scale. يمكن أن يكون لهذا التحليل تأثير كبير على النتائج والتفسيرات.