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在R. Iris数据集示例中使用ifelse函数基于分层分界点创建新变量

在R. Iris数据集示例中，使用ifelse函数基于分层分界点创建新变量的目的是根据某个特定的条件对数据集中的值进行分类或转换。

ifelse函数是R语言中的条件语句函数，它的基本语法是： ifelse(condition, true_value, false_value)

其中，condition是一个逻辑条件，true_value是当条件为真时返回的值，false_value是当条件为假时返回的值。

在R. Iris数据集示例中，可以使用ifelse函数基于分层分界点创建新变量来对花瓣长度（Petal.Length）进行分类。假设我们希望将花瓣长度小于等于2.5的样本标记为"短"，大于2.5且小于等于4.5的样本标记为"中等"，大于4.5的样本标记为"长"。

代码示例：

# 加载iris数据集
data(iris)

# 创建新变量petal_length_category
iris$petal_length_category <- ifelse(iris$Petal.Length <= 2.5, "短",
                                     ifelse(iris$Petal.Length <= 4.5, "中等", "长"))

# 查看新变量
head(iris)

这段代码首先加载了iris数据集，然后使用ifelse函数根据分层分界点对花瓣长度进行分类，并将结果存储在新变量petal_length_category中。最后，使用head函数查看新变量的前几行。

这样，我们就成功地基于分层分界点创建了新变量petal_length_category，用于表示花瓣长度的分类。这个新变量可以在进一步的数据分析和可视化中使用。

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