有些数据本身很大， 自身无法作为数组的下标保存对应的属性。当数据只与它们之间的相对大小有关，而与具体是多少无关时，可以进行离散化。①原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2；通过使用高层的概念来替代底层的属性值来规约数据。一个假设在训
数据分析和统计的预处理阶段，经常的会碰到年龄、消费等连续型数值，我们希望将数值进行离散化分段统计，提高数据区分度，那么下面介绍一个简单使用的pandas中的 cut() 方法。series bins right=Truelabels另外，请注意：如果 c
先通过聚类等方法找出孤立点。这些孤立点可能包含有用的信息。通过构造函数来符合数据变化的趋势，这样可以用一个变量预测另一个变量。将多个数据源中的数据结合起来并统一存储，建立数据仓库的过程实际上就是数据集成。对于给定的数值属性，概念分层定义了该属性的一个离散化
是对原始数据的线性变换，使结果映射到[0,1]区间。方便数据的处理。消除单位影响及变异大小因素影响。离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间复杂度。其基本思想就是在众多可能的情况中，只考虑需要用的值。离散化可以改进一个低效的算法，甚至实现根本
C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法，是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进：。通过信息增益率选择分裂属性，克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足； 能够处理离散型和连续型的
写的时候本来想离散化，“1000^2的数组放一两个到函数里而已嘛，指定承受得住”，然后没离散化，然后就爆栈了，第一次知道直接爆栈是不报错的，只会运行之后return value 3221225477，学习了orz。然后重写了一份离散化的……其实我觉得不离散
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