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• 1.Binning method
• • 1.1分箱方法
  • 1.2執行規則
• 2.matlab代碼
• 3 R命令binning
• 4.參考文獻

1.Binning method

分箱法（不知道咋翻譯）用于平滑數據或處理有噪聲的數據。在這種方法中，首先對數據進行排序，然后將排序后的值分布到多個桶或箱中。

1.1分箱方法

1.等頻率法；每個bin都有同樣的頻率。
2.等寬度法；[min + w], [min + 2w] …. [min + nw]，其中w = (max – min) / ( bins的數目)。

1.2執行規則

執行局部平滑的規則如下，
1.按均值平滑。每個bin里的數值都等價于這個bins里數值的均值。
2.按中位數平滑。每個bin里的數值都等價于這個bins里數值的中位數。
3.按邊界平均。①確定每個bin的最大值和最小值。②對于bin里的數值，若其靠近最大值則等價到最大值；如若靠近最小值，則等價為最小值。

2.matlab代碼

m = rand(10,2); %Generate datax = m(:,1); %split into x and y y = m(:,2);topEdge = 1; % define limits botEdge = 0; % define limits numBins = 2; % define number of binsbinEdges = linspace(botEdge, topEdge, numBins+1);[h,whichBin] = histc(x, binEdges);for i = 1:numBinsflagBinMembers = (whichBin == i);binMembers = y(flagBinMembers);binMean(i) = mean(binMembers); end

3 R命令binning

type = c(“quantile”, “equal”, “pretty”, “kmeans”, “bclust”)提供了bins數目選擇的方法。

4.參考文獻

【1】Python代碼1.1
【2】Python代碼1.2
【3】MATLAB代碼
【4】R命令

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Binning method的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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