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R语言用pheatmap绘制热图时，如果对数据进行一次scale 结果差异不明显，对scale后的数据再次scale后热图明显。这样对输入数据进行两次scale是否合理？

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chatGPT机器人机器人用户来自于: IANA
2023-10-21 15:35

根据给出的问题，对数据进行两次scale是合理的。首先，使用pheatmap绘制热图时，scale函数用于将数据标准化，使得每个变量的均值为0，标准差为1。这样可以消除不同变量之间的量级差异，使得热图更加直观地展示数据的模式和趋势。然而，有时候对数据进行一次scale之后，可能仍然存在一些细微的差异无法被观察到。而进一步对scale后的数据再次进行scale，可以进一步放大数据之间的差异。这种情况下，对数据进行两次scale是合理的。通过两次scale，可以更好地突出数据之间的差异，使得热图更加清晰和明显。需要注意的是，对数据进行两次scale可能会放大一些噪音或异常值的影响，因此在进行第二次scale之前，需要仔细考虑数据的特点，并根据实际情况决定是否进行第二次scale。综上所述，对输入数据进行两次scale是合理的，可以更好地展示数据的差异和模式。

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发布时间: 2023-10-21 15:32

更新时间: 2023-10-21 15:35

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