fengl
有一列数据如，100，99，90， 80，60...需要转换。转换规则为：100-90记5分，89-70记4分，...。在R中该如何做，谢了。
潘岚锋
?cut
cloud_wei
?if
?switch
fengl
cut划出的区间好像是均匀的，而我要求，99-100是一个区间，98-90是一个区间，89-75，总之是不均匀的区间。这该如何做？
bjt
cut(x, breaks = , labesl = )
ypchen
我不太明白这个cut函数怎么用？ 分割区间以后能做什么呢？
可不可以给个例子？
微微
楼主可能想把数据划分成等级用来评分或者归类，正如谢益辉前辈某篇文提到的数据离散化……楼主是在毁灭信息。
x<-sample(1:100,200,replace=T)
xx<-cut(x,breaks=c(0,50,60,80,100),labels=c(1,2,3,4))
table(xx)
xx<-as.numeric(xx)
cut会把数值型变量转化为因子（话说因子和字符型是什么区别还是很迷糊），所以如果楼主的1、2、3、4、5是有序的，还想拿它做运算，就需要一步as.numeric()
不知道我理解的对不对？
bjt
楼主提的就是一个应用。
就是用 cut 构造了一个简单算法：比对集是 breaks ，输出为 labels。
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微微 说的对。
但，虽然 cut 是在离散化数据，是在损失信息。但只要数据使用者能够容忍损失，也无妨。
比如你的例子：如果我将 breaks 的区间细化到 1 ，那么损失的并不多。
fengl
各位版大，不好意思，做实验去了，回复的晚了点。事情是这样的，数据本来就是离散化的，是冠脉的狭窄程度，比如100%，90%，而文献采用的就是把狭窄程度用某种rule编秩。因为狭窄的程度在人群中本来就差异很大，现有编秩（积分）方法的考虑好像都是用的不规则区间。当然编秩会丢失部分信息，但不编秩又该如何进行统计？
