属性离散化

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

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

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

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

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

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

用机器验证无关属性的规范化理论

用机器验证无关属性的例子1：若在F中存在函数依赖AB →C和A →C，则B在AB →C的左侧是无关的。解析如下：已知：α=AB，β=C；令γ= α-B=A。求γ的闭包F+，即求A的闭包F+，得到AC。检查C是否属于γ的闭包F+，结果表明B是无关属性。例子2：若在F中有函数依赖AB →CD和A →C，则C在AB →CD的右侧是无关的。解析如下：计算F'={AB →D， A →C}，计算AB的闭包F'+得到ABCD。检查C是否属于AB的闭包F'+，得知C是无关属性。

SQLServer 1 2024-07-28

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

属性计算的闭包与函数依赖的规范化

属性计算的闭包定义如下：假设{ A1,A2,…..,An }是属性集，S是函数依赖集。属性集{A1,A2,…..,An }在函数依赖集S下的闭包B，是满足S中所有依赖的属性集，使得A1A2…..An →B成立。简言之，{ A1,A2,…..,An }+表示属性集A1A2…..An的闭包。

Oracle 0 2024-09-24