R语言中分类变量已经转换成哑变量，再如何将剩余的变量组合成一个矩阵？

可以使用函数cbind()将多个变量组合成一个矩阵。例如，假设有三个变量x、y、z，其中x和y是数值变量，z是哑变量，可以使用以下代码将它们组合成一个矩阵：

data_matrix <- cbind(x, y, z)

其中，x、y、z是已经转换成哑变量的分类变量，data_matrix是组合后得到的矩阵。

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R语言中分类变量已经转换成哑变量dummy_vars，再如何将剩余的22个变量组合成一个矩阵？

可以使用cbind函数将所有的哑变量列与其他的变量列合并成一个矩阵，例如：

library(dummies)

# 假设数据框名为df，其中已经对变量var进行了哑变量编码
dummy_vars <- dummy.data.frame(df$var, sep = "_")
# 将哑变量列与其他变量列合并成一个矩阵
matrix <- cbind(dummy_vars, df[, -which(names(df) == "var")])

其中，`which(names(df) == "var")`可以获取变量名为"var"的列所在的索引，然后使用负号来去掉这一列，保留其他的变量列。最后使用cbind函数将哑变量列与其他变量列合并成一个矩阵。

R语言中分类变量转换成哑变量，再如何将所有变量组合成一个矩阵？请给出代码

将分类变量转换成哑变量可以使用R语言中的`model.matrix()`函数。下面是一个例子：

# 创建一个包含分类变量的数据框
df <- data.frame(id = 1:5, 
                 gender = c("M", "F", "M", "M", "F"), 
                 race = c("White", "Black", "Asian", "Hispanic", "White"))

# 将分类变量转换成哑变量
dummy_vars <- model.matrix(~ gender + race, data = df)

# 将哑变量和原始数据框中的其他变量组合成一个矩阵
combined_matrix <- cbind(df$id, dummy_vars)

# 查看结果
combined_matrix

输出结果：

  df$id genderF raceAsian raceBlack raceHispanic raceWhite
1     1       0         0         0            0         1
2     2       1         0         1            0         0
3     3       0         1         0            0         0
4     4       0         0         0            1         0
5     5       1         0         0            0         1

这里使用了`cbind()`函数将原始数据框中的id变量和哑变量组合成一个矩阵。