数据挖掘0-3的离散处理是什么意思

离散处理是一个训练集预处理的方法，用于将连续的数值属性转化为离散的数值属性。离散数值属性在数据挖掘的过程中具有重要的作用。

离散是指某一事物定义域上的数据点是有限个数的情况。具体来说，在数学上，离散可以指集合中个体数量的有限性，或是一个函数中自变量和因变量间分离的特征。在计算机科学领域，离散常被用来描述离散事件或离散数据，而连续则可以描述连续事件或连续数据。在实践中，离散技术可以帮助我们用数字的方式来表达...

在此类情况下，可以将列中的数据离散化，以便可以使用算法来生成挖掘模型。离散化是将一组连续的数据的值放入存储桶的过程，以便得到可能状态的离散数目。存储桶本身是作为有序且离散的值处理的。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。每种方法都能使用以下示例代码中的公...

2、数据挖掘离散点，用户操作序列，在时间上有一个递进的关系，每个元素一般都是取自某个集合，是数据挖掘离散点，具有连续性。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多方法来实...

离散化是将连续数据值划分到有序的“存储桶”中，以便将数据转换为可操作的离散状态。无论是数值列还是字符串列，都可以进行这种处理。离散化过程中，有多种方法可以选择。其中一种常用的方法是根据数据非重复值的数量（记作n）来自动计算存储桶的数量，公式为Bucket数量 = √n。例如，如果列中有100...

汉森老师的R语言开源程序包creditmodel提供了丰富的变量分箱工具，讲解原理的同时，也会有代码实操，敬请关注。什么是特征分箱？在数据分析和建模过程中，我们经常需要将数值转换为离散值，这一过程称为离散化或“分箱”。例如，将年龄分为20岁以下，20岁至30岁，30岁以上三个区间。实际上就是将变量的...

数据规范化与数据离散化是数据挖掘中的关键步骤，它们分别针对不同问题进行处理。数据规范化旨在消除不同指标间的量纲和取值范围差异，以便于综合分析。通过小数定标、最小-最大或零-均值规范化，将数值映射到特定区间，如【-1,1】或【0,1】，以确保挖掘结果的准确性。例如，假设我们有一个矩阵数据，...

那是最初的一种离散化的应用。目前在数学上的计算数学分支里有专门学科叫数值分析，就是专门运用离散化的方法来处理工程计算中涉及的各类计算问题，如微分方程、偏微分方程、矩阵特征值等，其应用非常广泛。而且这种方法还在向各个其他的科学分支渗透。如统计、数据挖掘、计算机算法、图形学、图像处理、生物...

通俗一点讲聚点就是边界点加上内点，但孤立点（可以理解成离散点）是特殊情况，属于界点但不是聚点。换句话讲，内点和非孤立的界点一定是聚点。孤立点（Outlier)）是指不符合数据的一般模型的数据。在挖掘正常类知识时，通常总是把它们作为噪声来处理。当人们发现这些数据可以为某类应用(如信用欺诈、...

数据挖掘，介于你所使用的挖掘模型不同，可以处理的数据也不同：聚类模型：系统聚类——只能用于数值型变量 二阶聚类——可以用于数值型变量、离散型变量（如变量内容为用户职业、性别，或者病人的血型等等）K-mean聚类——一些软件的k-mean聚类只能用于数值型变量，不过已经有k-mean聚类的改进模型，可以...