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私はkを使う前に変数をスケーリングしました。クラスタリングを意味します。今私はこれらのクラスターを分析できるようにしたい。変数を元の縮尺に戻すにはどうしたらいいですか？私は以下のコードを使用しました：クラスタ解析後のスケーリングの影響をどのように元に戻すか？

は数値変数

Data$scaledVariable=scale(Data$Variable)

は、データフレームにスケーリング変数を取り付け、その上で計算を行いスケーリング。

new_data=data.frame(Data$scaledVariable,Data$scaledVariable2,Data$scaledVariable3)

ご希望の方はわかりやすいでしょう。

出典

2016-11-01 Apoorva Sudan

コードを再現可能な例で共有してください。例えば、 'scaled：center'と' scaled：scale'属性として返されます。 –

Ciao！ようこそ。まず最初に、良い質問をする方法について[here]（http://stackoverflow.com/help/how-to-ask）を読んでください。良い質問が解決される可能性が高く、助けを受けることができます。一方、[this]（http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example）の読んだことも良いことです。 R.で再現可能なサンプルを作成する方法について説明します。データ、必要な出力、および既に試したことを提供することによって、ユーザーを支援します。 – SabDeM

の対応方法あなたは縮尺を変更しました。すべての変換が可逆であるわけではありません。

線形スケーリングを使用したと仮定すると、逆変換を行う方法はかなり簡単です。あなたがy = B（x-a）をしたことを思い出してください。 x：x =（B^-1 y）+ a これを行うには、線形変換を完全に記述するaとBを覚えておく必要があります。

出典

2016-11-01 11:37:37

クラスタ解析後のスケーリングの影響をどのように元に戻すか？

は数値変数

は、データフレームにスケーリング変数を取り付け、その上で計算を行いスケーリング。

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