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。私はscale(mydata)とlog(my data)の両方の樹状図を持つヒートマップを作成しました。樹状図は両方とも異なります。どうして？データのスケールを変えたり、ログを変えたりするのはどういう意味ですか？私のデータの列間の関係を示す樹形図を見たいのであれば、より適切でしょうか？Rのスケールについて理解してください
ありがとうございました！私は定義を読んだが、彼らは私の頭の上を叫んでいる。
logは、ベクトルの各要素の対数（デフォルトでは、ベースでは、e）をとります。
scaleデフォルト設定では、ベクトル全体の平均と標準偏差を計算し、平均を差し引き、sdで除算することによって、各要素をそれらの値で「スケール」します。 （あなたがscale(x, scale=FALSE)を使用している場合は、それだけで平均値を引くが、STD偏差で割ることはありません。）
注これはあなたに同じ値
set.seed(1)
x <- runif(7)
# Manually scaling
(x - mean(x))/sd(x)
scale(x)
を与えることは何もなく、標準化を提供しないことをデータの作成する値はいくつかの異なる名前で知られており、そのうちの1つはz-score（正規分布は「Z分布」とも呼ばれるため "Z"です）です。もっと
はここで見つけることができます：答えのための
感謝を！しかし、スケール（）の意義は何ですか？私の推論は、それを使用するために何ができますか（それはデータがよりよく見えるようにします）。私はちょうどスケールのポイント（）を理解しようとしています。ありがとう！ – Jen
'scale'は、異なるスケール間で考慮する複数の変数を持つときにはより意味があります。例えば、1つの変数の大きさは100ですが、もう1つの変数の大きさは1000000です。 –
@Jen：もう一つ（非常に失われます）方法について考えてみましょう。「スケール」を使用するとデータを変更するのではなく、スケール（プロット時の軸値）。 2つの端の軸をつかんで、伸ばしたり、圧縮したりしてください。それはスケールです。対照的に、 'log'は実際にデータを変更します。ログの影響は、値が大きいほど「強い」、値が小さいほど最小になります。 –