数据离散化
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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
WEKA离散化属性petallength的操作方法
在 WEKA 中，我们可以通过离散化操作将属性 petallength 转换为离散值。以下是实现此操作的步骤：
打开 WEKA 并加载数据集。
选择 Preprocess 选项卡。
在属性列表中选择 petallength。
点击 Choose 按钮，选择 Discretize 过滤器。
配置过滤器的参数，然后点击 Apply。
通过查看数据集来确认 petallength 已成功离散化。
这样，petallength 属性就被成功转化为离散值，可以用于后续的分析与建模。
Hadoop
0
2024-11-06
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
Matlab离散化连续属性数据的程序设计-变压器故障诊断数据分析
Matlab程序设计实现了对excel数据的连续属性离散化，专注于变压器故障诊断数据比值的分析。
Matlab
0
2024-09-27