
R語言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級(jí)化)
分箱法在實(shí)際案例操作過程中較為常見,能夠?qū)⒁恍?shù)據(jù)離散化,等級(jí)化,比如年齡段,我們并不想知道確切的幾歲,于是乎可以將其分組、分段。
基礎(chǔ)函數(shù)中cut能夠進(jìn)行簡(jiǎn)單分組,并且可以用于等寬分箱法。
cut函數(shù):cut(x, n):將連續(xù)型變量x分割為有著n個(gè)水平的因子.(參考來自: R語言︱數(shù)據(jù)集分組、篩選)
分箱法分為等深分箱(樣本量一致,比等寬好)、等寬分箱(cut函數(shù)可以直接獲?。?。
著重看一下等深分箱法,筆者在這根據(jù)課程code之上,自己編譯了一個(gè)等深分箱函數(shù)sbdeep。
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sbdeep=function(data,parts,xiaoz){
parts<-parts #分幾個(gè)箱
xiaoz<-xiaoz #極小值
value<-quantile(data,probs = seq(0,1,1/parts)) #這里以data等比分為4段,步長(zhǎng)為1/4
number<-mapply(function(x){
for (i in 1:(parts-1))
{
if(x>=(value[i]-xiaoz)&x<value[i+1])
{
return(i)
}
}
if(x+xiaoz>value[parts])
{
return(parts)
}
return(-1)
},data)
#打標(biāo)簽L1L2L3L4
return(list(degree=paste("L",number,sep=""),degreevalue=number,value=table(value),number=table(number))) #將連續(xù)變量轉(zhuǎn)化成定序變量,此時(shí)為L(zhǎng)1,L2,L3,L4...根據(jù)parts
}
該函數(shù)是對(duì)單個(gè)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行等深分箱,可以返回四類:
一個(gè)基于L1L2L3....的每個(gè)指標(biāo)標(biāo)簽序列degree;
標(biāo)簽序列值degreevalue,
每個(gè)百分位數(shù)對(duì)應(yīng)的變量值value,
不同百分點(diǎn)的數(shù)量number。
應(yīng)用一:R語言等寬分箱小案例R語言的等寬分箱法一般都是用cut來獲取,但是用法來說在網(wǎng)上還是比較少見的。譬如這里有一個(gè)需求就是把連續(xù)數(shù)列,根據(jù)等寬分箱的辦法切分開來。這個(gè)應(yīng)該怎么做呢?
來看一個(gè)cut的案例:
一個(gè)數(shù)列,簡(jiǎn)單的cut滯后,就變成一個(gè)levels,因子型的一個(gè)區(qū)間范圍,但是這個(gè)結(jié)果一般不是我們想要的,我們想要對(duì)連續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行切割。那么就是用R語言中的cut函數(shù)的,labels參數(shù)。
可以從案例中看到,labels=F之后,就變成了一系列等級(jí)型的分組序號(hào),就像聚類一樣,模型跑出來之后,就給數(shù)列打了一個(gè)標(biāo)簽。那么就可以這樣選擇你想要的,譬如我要選擇連續(xù)變量的數(shù)值上的前10%的數(shù)值:
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