另一个考虑到极值的简化答案是：

dat <- read.table("clipboard", header=TRUE)

cuts <- apply(dat, 2, cut, c(-Inf,seq(0.5, 1, 0.1), Inf), labels=0:6)
cuts[cuts=="6"] <- "0"
cuts <- as.data.frame(cuts)

  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
1           3         0            0           1         1            0       0
2           0         0            5           0         2            2       0
3           1         0            2           0         0            1       0
4           0         0            3           0         1            1       0
5           1         3            1           0         4            0       0
6           0         0            1           0         0            0       0

解释

cut函数根据你指定的切割分割成各个bin，所以我们取1：10，分别分割成3，5和7。

cut(1:10, c(3, 5, 7))
 [1] <NA>  <NA>  <NA>  (3,5] (3,5] (5,7] (5,7] <NA>  <NA>  <NA> 
Levels: (3,5] (5,7]

你可以看到它是如何产生一个因子的，其中的水平是在两个断点之间的水平，还注意到它不包括3（有一个include.lowest参数将包括它），但是这些组的名字很糟糕，我们称它们为组1和组2。

cut(1:10, c(3, 5, 7), labels=1:2)
 [1] <NA> <NA> <NA> 1    1    2    2    <NA> <NA> <NA>

更好，但是NA是怎么回事？它们在我们的边界之外，没有被计算在内。为了计算它们，在我的解中，我添加了-infinity和infinity，所以所有的点都包括在内。注意，随着我们有更多的中断，我们需要更多的标签：

x <- cut(1:10, c(-Inf, 3, 5, 7, Inf), labels=1:4)
 [1] 1 1 1 2 2 3 3 4 4 4
Levels: 1 2 3 4

好的，但是我们不想要4（根据你的问题）。我们希望所有的4都在组1中。所以让我们去掉标记为"4"的条目。

x[x=="4"] <- "1"
 [1] 1 1 1 2 2 3 3 1 1 1
Levels: 1 2 3 4

这和我之前做的有点不同，注意我之前去掉了最后所有的标签，但是我在这里是这样做的，所以你可以更好地看到cut是如何工作的。
好的，apply函数，到目前为止，我们只在一个向量上使用了cut，但是你想在一个向量集合上使用它：数据框的每一列。这就是apply的第二个参数所做的。1将函数应用于所有行，2应用于所有列。将cut函数应用于数据框的每一列。apply函数中cut之后的所有内容都只是cut的参数，我们上面讨论过。

您也可以使用findInterval：

findInterval(seq(0, 1, l=20), seq(0.5, 1, by=0.1))

## [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 2 3 4 4 5 5

切起来很容易

dtf <- read.table(
textConnection(
"cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
1 0.770 0.489 0.388 0.57500000 0.5845137 0.3920000 0.00000000
2 0.067 0.496 0.912 0.13865546 0.6147309 0.6984127 0.00000000
3 0.514 0.426 0.692 0.36440678 0.4787535 0.5198413 0.05882353
4 0.102 0.430 0.739 0.11297071 0.5288008 0.5436508 0.00000000
5 0.560 0.735 0.554 0.48148148 0.8168083 0.4603175 0.00000000
6 0.029 0.302 0.558 0.08547009 0.3928234 0.4603175 0.00000000"), sep = " ", 
           header = TRUE)

dtf$bin <- cut(dtf$cosinFcolor, breaks = c(0, seq(0.5, 1, by = .1)), labels = 0:5)
dtf
  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture    jaccard bin
1       0.770     0.489        0.388  0.57500000 0.5845137    0.3920000 0.00000000   3
2       0.067     0.496        0.912  0.13865546 0.6147309    0.6984127 0.00000000   0
3       0.514     0.426        0.692  0.36440678 0.4787535    0.5198413 0.05882353   1
4       0.102     0.430        0.739  0.11297071 0.5288008    0.5436508 0.00000000   0
5       0.560     0.735        0.554  0.48148148 0.8168083    0.4603175 0.00000000   1
6       0.029     0.302        0.558  0.08547009 0.3928234    0.4603175 0.00000000   0

下面是使用mltools包中的bin_data()函数的另一个解决方案。

合并一个向量

library(mltools)

cosinFcolor <- c(0.77, 0.067, 0.514, 0.102, 0.56, 0.029)
binned <- bin_data(cosinFcolor, bins=c(0, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0), boundaryType = "[lorc")

binned
[1] (0.7, 0.8] [0, 0.5]   (0.5, 0.6] [0, 0.5]   (0.5, 0.6] [0, 0.5]  
Levels: [0, 0.5] < (0.5, 0.6] < (0.6, 0.7] < (0.7, 0.8] < (0.8, 0.9] < (0.9, 1]

# Convert to numbers 0, 1, ...
as.integer(binned) - 1L

将 Dataframe 中的每一列合并

df <- read.table(textConnection(
  "cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
0.770 0.489 0.388 0.57500000 0.5845137 0.3920000 0.00000000
0.067 0.496 0.912 0.13865546 0.6147309 0.6984127 0.00000000
0.514 0.426 0.692 0.36440678 0.4787535 0.5198413 0.05882353
0.102 0.430 0.739 0.11297071 0.5288008 0.5436508 0.00000000
0.560 0.735 0.554 0.48148148 0.8168083 0.4603175 0.00000000
0.029 0.302 0.558 0.08547009 0.3928234 0.4603175 0.00000000"
), sep = " ", header = TRUE)

for(col in colnames(df)) df[[col]] <- as.integer(bin_data(df[[col]], bins=c(0, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0), boundaryType = "[lorc")) - 1L

df
  cosinFcolor cosinEdge cosinTexture histoFcolor histoEdge histoTexture jaccard
1           3         0            0           1         1            0       0
2           0         0            5           0         2            2       0
3           1         0            2           0         0            1       0
4           0         0            3           0         1            1       0
5           1         3            1           0         4            0       0
6           0         0            1           0         0            0       0