1、数据的中心化
所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3
那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3，即：-2,-1,0,3,0
2、数据的标准化
所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3，其标准差为1.87
那么标准化之后的数据集为(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
数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。
在R语言中可以使用scale方法来对数据进行中心化和标准化：
#限定输出小数点后数字的位数为3位
> options(digits=3)
> data <- c(1, 2, 3, 6, 3)
#数据中心化
> scale(data, center=T,scale=F) [,1] [1,] -2 [2,] -1 [3,] 0 [4,] 3 [5,] 0 attr(,"scaled:center") [1] 3
#数据标准化
> 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方法中的两个参数center和scale的解释：
1）center和scale默认为真,即T或者TRUE
2）center为真表示数据中心化
3）scale为真表示数据标准化