对“癌症.csv”中的肾细胞癌组织内微血管数进行连续属性的等宽离散化处理(分为3类),并用宽值找替原来的值

  癌症.csv

  

setwd('D:\\data')

list.files()

dat=read.csv(file="癌症.csv",header=TRUE)

#等宽离散化
v1=ceiling(dat[,1]) #等频离散化
names(data)='f'#变量重命名
attach(dat)
seq(0,length(f),length(f)/2)#等频划分为6组
v=sort(f)#按大小排序作为离散化依据
v2=rep(0,26)#定义新变量
for(i in 1:26) v2[i]=ifelse(f[i]<=v[13],1,
ifelse(f[i]<=v[26],2)) detach(dat) #聚类离散化
result=kmeans(dat[,4],2)
v3=result$cluster #图示结果
plot(dat[,4],v1,xlab='肾细胞癌组织内微血管数',ylab='等宽离散化')
plot(dat[,4],v2,xlab='肾细胞癌组织内微血管数',ylab='等频离散化')
plot(dat[,4],v3,xlab='肾细胞癌组织内微血管数',ylab='聚类离散化')

Gary.R

  等宽离散化:将连续数据按照等宽区间标准离散化数据

  

setwd('D:\\data')

list.files()

dat=read.csv(file="癌症.csv",header=TRUE)

#等宽离散化
v1=ceiling(dat[,4]) #图示结果
plot(dat[,4],v1,xlab='肾细胞癌组织内微血管数',ylab="等宽离散化")

  

  等频离散化:将相同数量的数据放进一个区间

setwd('D:\\data')

list.files()

dat=read.csv(file="癌症.csv",header=TRUE)

#等频离散化
names(data)='f'#变量重命名
attach(dat)
seq(0,length(f),length(f)/2)#等频划分为6组
v=sort(f)#按大小排序作为离散化依据
v2=rep(0,26)#定义新变量
for(i in 1:26) v2[i]=ifelse(f[i]<=v[13],1,
ifelse(f[i]<=v[26],2)) #图示结果
plot(dat[,4],v2,xlab='肾细胞癌组织内微血管数',ylab="等频离散化")

  

  聚类离散化:一维聚类离散包括两个过程:通过聚类算法(K-Means算法)将连续属性值进行聚类,处理聚类之后的到的k个簇,得到每个簇对应的分类值(类似这个簇的标记)

setwd('D:\\data')

list.files()

dat=read.csv(file="癌症.csv",header=TRUE)

#聚类离散化
result=kmeans(dat[,4],2)
v3=result$cluster #图示结果
plot(dat[,4],v3,xlab='肾细胞癌组织内微血管数',ylab='聚类离散化')

  

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