
R語言︱噪聲數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分組—分箱法(離散化、等級化)
分箱法在實際案例操作過程中較為常見,能夠將一些數(shù)據(jù)離散化,等級化,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。
基礎函數(shù)中cut能夠進行簡單分組,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,自己編譯了一個等深分箱函數(shù)sbdeep。
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sbdeep=function(data,parts,xiaoz){
parts<-parts #分幾個箱
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)
#打標簽L1L2L3L4
return(list(degree=paste("L",number,sep=""),degreevalue=number,value=table(value),number=table(number))) #將連續(xù)變量轉化成定序變量,此時為L1,L2,L3,L4...根據(jù)parts
}
該函數(shù)是對單個序列數(shù)據(jù)進行等深分箱,可以返回四類:
一個基于L1L2L3....的每個指標標簽序列degree;
標簽序列值degreevalue,
每個百分位數(shù)對應的變量值value,
不同百分點的數(shù)量number。
應用一: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。這個應該怎么做呢?
來看一個cut的案例:
一個數(shù)列,簡單的cut滯后,就變成一個levels,因子型的一個區(qū)間范圍,但是這個結果一般不是我們想要的,我們想要對連續(xù)數(shù)據(jù)進行切割。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型的分組序號,就像聚類一樣,模型跑出來之后,就給數(shù)列打了一個標簽。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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