通过用其均值或中值替换每个箱子来去除 R 中具有等深度箱子的噪声
removing noises with equal depth binning in R by replacing each bins with its mean or median
例如我有这样一个向量：
a <- c(4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34)
我想这样做：
第 1 步：
划分为等频（等深度）
垃圾箱：
容器 1：4、8、9、15
二进制 2：21、21、24、25
第 3 格：26、28、29、34
第 2 步：
按 bin 平滑：
容器 1：9、9、9、9
二进制 2：23、23、23、23
第 3 格：29、29、29、29
输出：
9,9,9,9,23,23,23,23,29,29,29,29
我们可以通过将 a 的 length 分成相等数量的 bin 来创建组，并使用 ave 计算每个组中的四舍五入 mean。
no_of_bins <- 4
round(ave(a, rep(1:length(a), each = no_of_bins, length.out = length(a))))
#[1] 9 9 9 9 23 23 23 23 29 29 29 29
PS -
ave 具有与 mean 相同的默认功能，因此尚未明确应用。
试试这个（将 Orange$age 预定义的 R 变量作为输入，10 是 bin 大小）
v=split(Orange$age, ceiling(seq_along(Orange$age)/10))
lapply(v, function(item){rep(mean(item), length(item))})
例如我有这样一个向量：
a <- c(4, 8, 9, 15, 21, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34)
我想这样做：
第 1 步：
划分为等频（等深度）
垃圾箱：
容器 1：4、8、9、15
二进制 2：21、21、24、25
第 3 格：26、28、29、34
第 2 步：
按 bin 平滑：
容器 1：9、9、9、9
二进制 2：23、23、23、23
第 3 格：29、29、29、29
输出：
9,9,9,9,23,23,23,23,29,29,29,29
我们可以通过将 a 的 length 分成相等数量的 bin 来创建组，并使用 ave 计算每个组中的四舍五入 mean。
no_of_bins <- 4
round(ave(a, rep(1:length(a), each = no_of_bins, length.out = length(a))))
#[1] 9 9 9 9 23 23 23 23 29 29 29 29
PS -
ave具有与mean相同的默认功能，因此尚未明确应用。
试试这个（将 Orange$age 预定义的 R 变量作为输入，10 是 bin 大小）
v=split(Orange$age, ceiling(seq_along(Orange$age)/10))
lapply(v, function(item){rep(mean(item), length(item))})