cut_interval(x, length = 10):每个区间长度为10 等数量划分: cut_number(x, n=10): 划分为10个区间,每个区间数量相同 例如 df <- subset(mpg, year == 1999) df$disp_ww <- cut_interval(df$displ, length = 1) df$disp_wn <- cut_interval(df$displ, n = 6) df$disp_nn <- cut_number...
cut_interval()将数据切成 n 个区间 dat1%>%mutate(Interval=cut_interval(dat1$Num,n=10))%>%count(Interval) # A tibble: 10 x 2Interval n<fct><int>1[-2.31,-1.86]22(-1.86,-1.41]23(-1.41,-0.96]104(-0.96,-0.511]105(-0.511,-0.0609]226(-0.0609,0.389]187(0.389,0.838]158(0.838,1.29]...
library(ggplot2) interval=cut_interval(d,30) #对各样本间的距离进行分段处理,结合最大值最小值相差 50 左右,取居中段数为 30 table(interval) #展示数据分类结果 which.max(table(interval)) #找出所含样本点最多的区间 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3)用不同阈值、不同半径进行密度聚类并可视化 根据上图...
cut()函数可以将一个连续的数值变量划分为若干个离散的区间,并将每个观测值分配到对应的区间中。 下面是使用cut()函数创建一个简洁的区间变量的示例代码: 代码语言:R 复制 # 创建一个数值向量 values <- c(1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19) # 使用cut()函数创建区间变量 interval_var <- ...
shanghai$wind_direction2 <- cut(shanghai$wind_direction,breaks = dirbreak, labels = dirdengji,include.lowest = TRUE) summary(shanghai$wind_direction2) ## 将风力的强弱划分为4各等级 shanghai$wind_strong2 <- cut_interval(shanghai$wind_strong,4) ...
对连续型变量进行分面,首先要进行离散化:将数据分为n个长度相同的部分(cut_interval(x, n = 10)或者是cut_interval(x, length = 1)),将数据分为n个有相同数目点的部分(cut_number(x, n = 10))。 mpg2$disp_ww <- cut_interval(mpg2$displ, length = 1) ...
您可以提取并重新格式化标签中的数字。这里有一个方法
cut的许多行为与创建您不感兴趣的标签有关。您最好使用findInterval或.bincode。你可以从数据开始 ...
1:输入向量vec<-c(1,2,3,4,5)# 步骤2:转换为数值向量vec<-as.numeric(vec)# 步骤3:过滤无效值vec<-vec[!is.na(vec)&is.finite(vec)]# 步骤4:按照分位数将向量分为n个区间n<-3# 要划分的区间数interval<-cut(vec,breaks=n,labels=FALSE)# 步骤5:输出区间interval_vec<-as.character(interval)...
将数据分为n个长度相同的桶:cut_interval(x,n) 将数据分为若干桶,桶的宽度用width参数:cut_width(x,width) 将数据分为n桶,每一桶包含的数据量相同:cut_number(x,n=i) # 设置桶宽为1 mpg2$disp_w <- cut_width(mpg2$displ, 1) # 分为六桶 mpg2$disp_i <- cut_interval(mpg2$displ, 6) ...