常用的数据离散化方法有哪些,数据挖掘离散化如何划分

常用的数据离散化方法有哪些,数据挖掘离散化如何划分

˙﹏˙ 数据离散化方法有三种：等宽，等频，和聚类。不管哪种，数据离散化应该在拆分训练集和测试集之前做的吧。如果是用聚类的方法离散的话，不同的数据集训练集和测试集放在不同的目总结来看，楼主常用的做法是：先用pandas.isnull.sum()检测出变量的缺失比例，考虑删除或者填充，若需要填充的变量是连续型，一般采用均值法和随机差值进行填充，若

以下是一些常见的数据离散化方法：1.取离散值：通过对数据进行离散的抽样，得到离散的值作为最终结果。例如，对于一道数学题，可以随机选择一些离散的值作为答案，如0到1之间的整距离分箱可使用等距区间或自定义区间的方式对数据进行离散化，分段可以是线性的，也可以是指数性的。该方法(尤其是等距区间)可以较好地保持数据原有的分布。等

19.基于等高线分布采样点的DEM建立的方法有等高线离散化法、等高线内插法和等高线构建TIN法。20.为解决一定精度下大范围地形环境的实时仿真问题，常用的策略细节层次显示和简化技术21.坡面复杂(copy的某dalao) 离散化处理有几个方法：方法一：适用于所有情况(sort +unique+ lower_bound)三段式：关于这几个函数请见我的另一篇博客) 1、申请两个数组num和numcopy(这个数组是n

ChiMerge算法是一种基于卡方值的自下而上的离散化方法。和上一种算法正好相反。分裂步骤：第一步：根据要离散的属性对实例进行排序：每个实例属于一个区间第二数值列和字符串列都可以进行离散化。离散化数据时，可以使用多种方法。如果数据挖掘解决方案使用关系数据，则通过设置DiscretizationBucketCount 属性的值可以控制对数据分组

离散化的数据处理所以说等宽算法是最简单的无监管离散化方法，它根据用户指定的区间数目K ,将数值属性的值域[ , ] Xmin Xmax 划分为K 个区间，并使每个区间宽度相等，即都等于(X