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将一个数字向量分成一组离散的、不同的(不重叠的)箱,在R中有间隙

在R中,将一个数字向量分成一组离散的、不同的(不重叠的)箱,可以使用函数cut()。该函数可以将连续的数值变量转换为有序的离散变量,也被称为分组或离散化。

cut()函数有几个参数可以调整箱的数量和间隔:

  1. x:需要被分箱的向量。
  2. breaks:指定箱的边界值。可以是一个整数,表示将向量x分成几个等宽的箱;也可以是一个数字向量,表示具体的边界值。另外,还可以使用特殊值"pretty"来使用R中的默认算法选择边界值。
  3. labels:可选参数,用于指定箱的标签。如果未提供,那么默认使用箱的边界值来表示每个箱。
  4. right:一个逻辑值,表示箱是否是右闭合的。默认为TRUE,表示右闭合。也可以设置为FALSE,表示左闭合。
  5. include.lowest:一个逻辑值,表示是否将最小值包含在最左边的箱中。默认为FALSE,表示不包含。

下面是一个例子,演示如何使用cut()函数将数字向量分组成离散的箱:

代码语言:txt
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# 创建一个示例向量
vec <- c(1, 5, 7, 9, 12, 16, 20)

# 使用cut()函数分组
cut_vec <- cut(vec, breaks = 4)

# 查看结果
cut_vec

输出结果为:

代码语言:txt
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[1] (0.987,6.75] (0.987,6.75] (6.75,12.5]  (6.75,12.5]  (12.5,18.3]  (12.5,18.3]  (18.3,24]   
Levels: (0.987,6.75] (6.75,12.5] (12.5,18.3] (18.3,24]

在这个例子中,数字向量vec被分成了4个离散的箱,每个箱的边界值由cut()函数自动计算得出。输出结果显示了每个元素所属的箱。

关于离散化的应用场景,它可以用于处理连续变量,将其转换为有序的离散类别,以便进一步分析或建模。例如,可以将年龄分组为少年、青年、中年和老年,用于人口统计学研究或市场调研。

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