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我有面板数据，并且一直在玩 k-means 聚类。所以现在我有一组因子值大部分是稳定的，但我想更平滑一点，以便（例如）数据显示“怀俄明州早些年在第 1 组，移到第 2 组，然后进入第 5 组”，而不是“怀俄明州在第 1、1、1、2、3、2、2、5、5、5 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（“Mode（）”）的代码，以及（“ModeR（）”）的包装器（可能笨拙地）通过随机选择模式来解决多模式窗口的问题。一切都很好，但是当我将它放入 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

将其与以下内容进行比较：

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

所以看起来问题在于如何在 rollapply() 中应用 ModeR。有任何想法吗？

谢谢！瑞克

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1 回答 1

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感谢/u/murgs！他的评论为我指明了正确的方向（除了帮助我使用 sample() 简化 ModeR()）。

上面写的 ModeR() 返回一个因子（就像 Mode() 一样）。我需要它是一个数字。我可以通过如下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() 做了我期望它做的事情！仍然有那个奇怪的 as.character() 位（否则它会将数字四舍五入）。我不确定那里发生了什么，但代码有效，所以我不会担心......

于 2014-11-07T22:44:46.237 回答