Head/tail 破坏了 R 中的分类算法
Head/tail breaks classification algorithm in R
我正在尝试在 R (see here) 中实现 head/tail 中断分类算法。这种相对较新的算法是一种计算成本较低的替代方法,可替代制图学中用于高度偏斜数据的其他分类方法。
到目前为止,我一直在寻找 Python (see here) 中的代码模板,并取得了相对成功。这是我在 R 中的实现:
# fake data to classify
pareto_data <- c()
for (i in 1:100){
pareto_data[i] <- (1.0/i)^1.16
}
# head/tail breaks algorithm
ht <- function(data){
ln <- length(data)
mn <- mean(data)
res <- append(c(),mn) # this is where I was hopping to store my output
head <- subset(data,data>=mn)
while (length(head)>=1 & length(head)/ln <= 0.40){
print(res)
return(ht(head))
}
#return(res)
}
ht(pareto_data)
作为 运行 以上代码的结果,我已经能够打印以下内容:
[1] 0.03849691
[1] 0.1779904
[1] 0.4818454
此输出很可能与 运行 我一直用作模板的原始 Python 代码相同。但是,我没有成功地将它存储在向量或列表中。
如果你能给出解决这个问题的提示并改进我的代码(这与 Python 中的原始代码不完全相同,特别是在 while
声明)。
算法的可能递归版本如下。
ht_breaks <- function(x){
ht_inner <- function(x, mu){
n <- length(x)
mu <- c(mu, mean(x))
h <- x[x > mean(x)]
if(length(h) > 1 && length(h)/n <= 0.4){
ht_inner(h, mu)
} else mu
}
ht_inner(x, NULL)
}
pareto_data <- (1.0/(1:100))^1.16
ht_breaks(pareto_data)
#[1] 0.03849691 0.17799039 0.48184535
我正在尝试在 R (see here) 中实现 head/tail 中断分类算法。这种相对较新的算法是一种计算成本较低的替代方法,可替代制图学中用于高度偏斜数据的其他分类方法。
到目前为止,我一直在寻找 Python (see here) 中的代码模板,并取得了相对成功。这是我在 R 中的实现:
# fake data to classify
pareto_data <- c()
for (i in 1:100){
pareto_data[i] <- (1.0/i)^1.16
}
# head/tail breaks algorithm
ht <- function(data){
ln <- length(data)
mn <- mean(data)
res <- append(c(),mn) # this is where I was hopping to store my output
head <- subset(data,data>=mn)
while (length(head)>=1 & length(head)/ln <= 0.40){
print(res)
return(ht(head))
}
#return(res)
}
ht(pareto_data)
作为 运行 以上代码的结果,我已经能够打印以下内容:
[1] 0.03849691
[1] 0.1779904
[1] 0.4818454
此输出很可能与 运行 我一直用作模板的原始 Python 代码相同。但是,我没有成功地将它存储在向量或列表中。
如果你能给出解决这个问题的提示并改进我的代码(这与 Python 中的原始代码不完全相同,特别是在 while
声明)。
算法的可能递归版本如下。
ht_breaks <- function(x){
ht_inner <- function(x, mu){
n <- length(x)
mu <- c(mu, mean(x))
h <- x[x > mean(x)]
if(length(h) > 1 && length(h)/n <= 0.4){
ht_inner(h, mu)
} else mu
}
ht_inner(x, NULL)
}
pareto_data <- (1.0/(1:100))^1.16
ht_breaks(pareto_data)
#[1] 0.03849691 0.17799039 0.48184535