数据离散化

区间数据离散化方法

该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。

数据挖掘 6 2024-04-30

用WEKA处理数据：Children数据离散化

用WEKA处理数据：Children数据离散化 本部分内容讲解如何使用WEKA对children数据进行离散化处理。

Hadoop 3 2024-05-23

数据数值离散化和概念分层生成

分箱：递归分割结果，生成概念分层。 直方图分析：递归应用，自动产生多级概念分层。 聚类分析：形成簇和子簇，建立概念层节点。 基于熵的离散化：通过自然划分分段。 人工概念分层：基于数值分布分析，可递归构造分箱。

Memcached 4 2024-05-12

离散化与概念分层助力大数据理解

离散化将连续数据划分区间，用区间标号取代实际值；概念分层用高层概念替代低层属性值，概化数据。通过概念分层，数据细节虽有所损失，但概化后的数据更具意义和可解释性，同时节省存储空间和I/O开销。

Memcached 2 2024-05-15

案例研究机器学习特征工程数据离散化实践

本案例数据集聚焦于机器学习中的特征工程，特别是数据离散化过程。通过将连续数值型数据转化为离散的类别，如年龄、消费频率等，不仅降低了数据复杂性，还提升了模型的性能和准确性。离散化方法包括等宽分箱、等频分箱和基于规则的分箱，如四分位数等，这些技术在处理会员数据时尤为重要。还介绍了如何利用离散化技术优化特征，以提高机器学习模型在用户分类和推荐系统中的应用效果。

数据挖掘 0 2024-08-15

静态离散化在多维关联规则挖掘中的应用

在进行多维关联规则挖掘之前，通过概念层次进行静态离散化处理是必要的步骤。

数据挖掘 1 2024-08-04

MATLAB离散型数据图学习资源

MATLAB 7提供了多种函数用于展示离散型数据，如stem函数、stem3函数和stairs函数。

Matlab 0 2024-08-13

Matlab开发连续传递函数离散化方法 c2d_euler

c2d_euler是Matlab开发中常用的工具，用于将连续传递函数转换为离散传递函数。它支持前向和后向Euler方法，分别通过正向差和反向差来进行转换。使用方法包括Hz = c2d_euler(Hs,T,'forward')和Hz = c2d_euler(Hs,T,'backward')，其中T为采样周期。详细文档和示例请参考“DOCUMENTATION.pdf”。

Matlab 0 2024-08-05

适合Apriori算法的离散数据集用于数据挖掘测试

这份数据集包含了从普渡大学8位UNIX计算机用户的tcsh(1)历史文件中提取的、经过解析和清理的数据，涵盖了长达2年的时间。数据已经过清理，删除了文件名、用户名、目录结构、网址、主机名等可能识别的信息，保留了命令名称、标志和shell元字符。每个shell会话前后都插入了SOF和EOF标记，并且按日期顺序串联了会话。数据中不包含时间戳。例如，两个会话：

数据挖掘 3 2024-07-17

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码概述

MATLAB 离散傅里叶变换平滑代码用于分析随时间变化的数据，如声音、图像、形状。该数据通常具有高频测量和等距值。然而，在进行分析前需要进行额外的处理，代码中提供了一些方法来进行处理。

Matlab 3 2024-05-12