Question

我已经获得了面板数据，并且一直在玩k-means聚类。所以现在我已经得到了一组大多数稳定的因子值，但是我想更加平滑，以便（例如）数据显示＆＃34;怀俄明州在第1组中早年，进入第2组，然后进入第5组＆＃34;而不是＆＃34;怀俄明州在1,1,1,2,3,2,2,5,5,5和＃34;组中。

所以我采用的方法是使用rollapply（）来计算模态值。下面是用于计算模式的代码（＆＃34; Mode（）＆＃34;），以及（＆＃34; ModeR（）＆＃34;）的包装器（可能是笨拙地）解决了问题通过随机选择模式的多模式窗口。一切都很好，但当我把它放入rollapply（）时，我遇到了问题。

Mode <- function(vect){ # take a vector as input
  temp <- as.data.frame(table(vect)) 
  temp <- arrange(temp,desc(Freq)) # from dplyr
  max.f <- temp[1,2]
  temp <- filter(temp,Freq==max.f) # cut out anything that isn't modal
  return(temp[,1])
}
ModeR <- function(vect){
  out <- Mode(vect)
  return(out[round(runif(1,min=0.5000001,max=length(out)+0.499999999))])
}
temp <- round(runif(20,min=1,max=10)) # A vector to test this out on.
cbind(temp,rollapply(data=temp,width=5,FUN=ModeR,fill=NA,align="right"))

返回：

      temp   
 [1,]    5 NA
 [2,]    6 NA
 [3,]    5 NA
 [4,]    5 NA
 [5,]    7  1
 [6,]    6  1
 [7,]    5  1
 [8,]    5  1
 [9,]    3  2
[10,]    1  3
[11,]    5  3
[12,]    7  3
[13,]    5  3
[14,]    4  3
[15,]    3  3
[16,]    4  2
[17,]    8  2
[18,]    5  2
[19,]    6  3
[20,]    6  3

将其与：

进行比较

> ModeR(temp[1:5])
[1] 5
Levels: 5 6 7
> ModeR(temp[2:6])
[1] 6
Levels: 5 6 7

所以似乎问题在于如何在rollapply（）中应用ModeR。有什么想法吗？

谢谢！瑞克

Answer 1

感谢/u/murgs！他的评论指出了我正确的方向（除了帮助我使用sample（）简化ModeR（））。

如上所述的ModeR（）返回一个因子（与Mode（）一样）。我需要它是一个数字。我可以通过更新我的代码来解决这个问题：

Mode <- function(vect){ # take a vector as input
  temp <- as.data.frame(table(vect)) 
  temp <- arrange(temp,desc(Freq))
  max.f <- temp[1,2]
  temp <- filter(temp,Freq==max.f) # cut out anything that isn't modal
  return(as.numeric(as.character(temp[,1]))) #HERE'S THE BIG CHANGE
}
ModeR <- function(vect){
  out <- Mode(vect)
  return(out[sample(1:length(out),1)]) #HERE'S SOME IMPROVED CODE!
}

现在rollapply（）完成了我的预期！还有那么奇怪的as.character（）位（否则它会向下舍入数字）。我不确定那里发生了什么，但代码有效，所以我不担心它......

使用rollapply（）查找模态值

1 个答案: