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R语言︱噪声数据处理、数据分组——分箱法(离散化、等级化)

作者:澳门赌场  来源:澳门真人正规官网  时间:2020-09-20 03:37  点击:

  sHenGyU-:): 英文大小写如何忽略,如果不把文档全部小写,可以实现吗哈哈

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  分箱法在实际案例操作过程中较为常见,能够将一些数据离散化,等级化,比如年龄段,我们并不想知道确切的几岁,于是乎可以将其分组、分段。

  cut函数:cut(x, n):将连续型变量x分割为有着n个水平的因子.(参考来自:R语言︱数据集分组、筛选)

  分箱法分为等深分箱(样本量一致,比等宽好)、等宽分箱(cut函数可以直接获取)。

  着重看一下等深分箱法,笔者在这根据CDA DSC课程code之上,自己编译了一个等深分箱函数sbdeep。

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  R语言的等宽分箱法一般都是用cut来获取,但是用法来说在网上还是比较少见的。譬如这里有一个需求就是把连续数列,根据等宽分箱的办法切分开来。这个应该怎么做呢?

  一个数列,简单的cut滞后,就变成一个levels,因子型的一个区间范围,但是这个结果一般不是我们想要的,我们想要对连续数据进行切割。那么就是用R语言中的cut函数的,labels参数。

  可以从案例中看到,labels=F之后,就变成了一系列等级型的分组序号,就像聚类一样,模型跑出来之后,就给数列打了一个标签。那么就可以这样选择你想要的,譬如我要选择连续变量的数值上的前10%的数值:

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  y = hampel(x)对输入向量x进行hampel滤波,检测和删除异常值。对于x的每个样本,该函数计算由样本及其周围六个样本组成的窗口的中值,每边三个。并利用中位数绝对值估计了各样本对中值的标准差。如果某个样本与中值相差超过三个标准差......

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