离散数据
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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
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
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
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
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
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
Matlab实现离散卷积算法解析
本篇深入探讨了Matlab中离散卷积算法的实现方法，并附带代码示例，为有相关需求的用户提供参考。
Matlab
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2024-05-19
MATLAB离散傅里叶变换实现代码
MATLAB离散傅里叶变换实现代码已验证无误。
Matlab
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2024-07-16