1、數據的中心化
所謂數據的中心化是指數據集中的各項數據減去數據集的均值。
例如有數據集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3
那么中心化之后的數據集為1-3,2-3,3-3,6-3,3-3，即：-2,-1,0,3,0
2、數據的標准化
所謂數據的標准化是指中心化之后的數據在除以數據集的標准差，即數據集中的各項數據減去數據集的均值再除以數據集的標准差。
例如有數據集1, 2, 3, 6, 3，其均值為3，其標准差為1.87
那么標准化之后的數據集為(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87，即：-1.069,-0.535,0,1.604,0
數據中心化和標准化的意義是一樣的，為了消除量綱對數據結構的影響。
在R語言中可以使用scale方法來對數據進行中心化和標准化：
#限定輸出小數點后數字的位數為3位
> options(digits=3)
> data <- c(1, 2, 3, 6, 3)
#數據中心化
> scale(data, center=T,scale=F) [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0 attr(,"scaled:center") [1] 3
#數據標准化
> scale(data, center=T,scale=T) [1,] -1.06904 [2,] -0.53452 [3,] 0.00000 [4,] 1.60357 [5,] 0.00000 attr(,"scaled:center") [1] 3 attr(,"scaled:scale") [1] 1.8708
scale方法中的兩個參數center和scale的解釋：
1）center和scale默認為真,即T或者TRUE
2）center為真表示數據中心化
3）scale為真表示數據標准化