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数据挖掘笔记第三章——数据变换与数据离散化

数据离散化是一种数据变换的形式1.数据变换策略概述：2.通过规范化变换数据3.还可以通过分箱，直方图，聚类，决策树和相关分析离散化的方法进行离散化4.概念分层：

千音qy·2022-10-03 15:47

数据预处理：数据离散化

目录数据离散化的应用场景和必要性针对时间数据的离散化针对多值离散数据的离散化针对连续数据的离散化针对连续数据的二值化参考资料：《Python数据分析与数据化运营》宋天龙数据离散化的应用场景和必要性数据离散化大多是针对连续数据进行的

大哇唧·2022-10-03 15:47

数据标准化/归一化normalization

连续型特征还有一种处理方式是，先分桶/分箱（如等频/等距的分）[待写]进行离散化后再使用离散数据的处理方法。离散数据处理参考[数据预处理：独热编码（One-HotEncoding）]。

喜欢打酱油的老鸟·2022-10-03 15:47

数据探索（数据集成、数据变换、数据规约）③—Python对数据规范化、数据离散化、属性构造、主成分分析降维

Python介绍、Unix&Linux&Window&Mac平台安装更新Python3及VSCode下Python环境配置配置python基础知识及数据分析工具安装及简单使用(Numpy/Scipy/Matplotlib/Pandas/StatsModels/Scikit-Learn/Keras/Gensim))数据探索（数据清洗）①——数据质量分析（对数据中的缺失值、异常值和一致性进行分析）数据

eeenkidu·2022-10-03 15:46

数据预处理(六)——数据变换与离散化

主要内容：数据预处理的必要性数据清洗数据集成数据标准化数据规约数据变换与离散化利用sklearn进行数据预处理小结六、数据变换与离散化在数据预处理过程中，不同的数据适合不同的数据挖掘算法。

shi_jiaye·2022-10-03 15:16

数据规范化与数据离散化

文章目录一、数据规范化1、小数定标规范化2、最小—最大规范化3、零-均值规范化（z-score规范化）二、数据离散化一、数据规范化数据规范化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作。

.别拖至春天.·2022-10-03 15:44

计算机视觉——图像处理基础章节内容（作业一）

数字图像的数字化过程中，通过采样将图像离散化为一个个像素，经过量化后，将像素的值（既灰度值）从连续量离散化为整数值。以uint8（无符号8比特整数）类的像素值为例，像素的灰度值的范围

LucienSky·2022-10-02 07:09

区间和离散化入门与例题· C++

关于离散化，OIWIKI上是这么解释的:通俗地讲就是当有些数据因为本身很大或者类型不支持，自身无法作为数组的下标来方便地处理，而影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题

Py小郑·2022-09-25 01:38

【图像分割-阈值分割】基于灰狼算法优化最小交叉熵实现图像多阈值分割附Matlab代码

阈值决定了图像分割结果的好与坏,随着阈值数量的增加,图像分割的计算过程越来越复杂.为了选取适当的阈值进行图像分割,文中提出了离散灰狼算法(DiscreteGreyWolfOptimizer,DGWO),即经过离散化处理的灰狼算法

matlab_dingdang·2022-09-24 12:59

matlab里面画离散信号怎么画_MATLAB离散信号如何产生和运算

实验目的复习和巩固数字信号处理中离散信号的产生和运算学习和掌握用MATLAB产生离散信号的方法学习和掌握用MATLAB对离散信号进行运算实验内容噪声污染的正弦信号(正弦波幅度和频率自设，噪声为随机噪声，大小自设)，同时显示其离散化情况设计长度为

weixin_39688875·2022-09-23 07:56

机器学习-特征工程总结

机器学习特征工程总结归一化和标准化有什么区别特征工程一般怎么做如何进行特征筛选连续特征离散化的作用特征数值分布比较稀疏如何处理正负样本不均衡如何处理海量类别型特征如何处理id类特征one-hot编码后维度过高如何处理

城阙·2022-09-15 07:49

机器人学习--粒子滤波及其在定位中的应用

我们离散化整个过程，意思是

Robot-G·2022-09-13 17:49

《数据挖掘导论》学习 | 第二章数据

目录第二章数据四个重要问题数据类型属性与度量数据集的类型记录数据基于图形的数据有序数据处理非记录数据数据质量测量和数据收集问题关于应用的问题数据预处理特征创建离散化与二元化变量变换相似性和相异性的度量简单属性之间的相似度和相异度数据对象之间的相异度数据对象之间的相似度临近性度量的例子临近度计算问题选取正确的临近性度量第二章数据四个重要问题数据类型

蕴玉山辉，怀珠川媚·2022-09-11 07:55

【笔记】opencv阈值处理 threshold函数 cv2.THRESH_BINARY ,cv2.THRESH_TRUNC） cv2.adaptiveThreshold（）

像素是在模拟图像数字化时对连续空间进行离散化得到的。每个像素具有整数行（高）和列（宽）位置坐标，同时每个像素都具有整数灰度值或颜色值。

march of Time·2022-09-06 06:13

（1）sparkstreaming结合sparksql读取socket实时数据流

SparkStreaming是构建在SparkCore的RDD基础之上的，与此同时SparkStreaming引入了一个新的概念：DStream（DiscretizedStream，离散化数据流)，表示连续不断的数据流

·2022-08-31 13:46

频谱分析过程中的混叠现象、栅栏现象和泄漏现象

一、混叠现象信号x（t)经DFT计算出频谱X（k)，它是X（jw)周期化的采样值，如果连续信号x（t)不是带限信号，或者采样频率不满足采样定理，在连续信号离散化时，就会出现信号频谱的混叠。

清泉_流响·2022-08-31 07:24

超越所有MIM模型的BEiT v2来了！微软使用矢量量化视觉Tokenizers的掩码图像建模！

具体来说，作者引入向量量化知识蒸馏来训练tokenizer，它将连续的语义空间离散化为紧凑

·2022-08-29 10:55

《opencv学习笔记》-- 边缘检测和canny算子、sobel算子、LapIacian 算子、scharr滤波器

常见的滤波方法主要有高斯滤波，即采用离散化的高斯函数产生一组归一化的高斯核，然后基于高斯核函数对图像灰度矩阵的每一点进行加权求和。2、增强：增强边缘

cc_rong·2022-08-25 20:08

【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归（05）

点击下方下载高清版学习知识图册线性模型线性回归线性几率回归对数线性回归线性判别分析过拟合、欠拟合如何解决L2正则化(岭回归)L1正则化(Lasso回归)ElasticNet回归多分类学习类别不平衡问题逻辑回归需要对特征进行离散化每文一语欢迎订阅本专栏

王小王-123·2022-08-23 15:38

Python之Pands数据分析,从0到掌握

DataFrame类型查看数据读取数据及数据操作条件选择缺失值及异常值处理二、Pandas数据分析数据格式转换排序基本统计分析数据透视三、Pandas数据分析2数据重塑和轴向旋转层次化索引数据旋转数据分组、分组运算离散化处理合并数据集一

·惊鸿·2022-08-23 08:10

pandas之分箱操作

等频法，利用pandas中的qcut函数，**基于样本分位数进行分箱**将连续数据进行离散化常用的有两种方式：等宽法和等频法。等宽法：离散化后的每个区间的差值相等。

诡秘愚者·2022-08-18 07:19

【数据分析系列】Python数据预处理总结篇

缺失值插补(mean,median,mode,ffill,lagrange)2.异常值处理2.13σ原则2.2箱型图分析3.数据归一化和标准化3.10-1标准化3.2Z-score标准化4.数据连续属性离散化

CHRN晨·2022-08-16 17:29

Python数据探索性分析和预处理

查看）异常值处理2.数据特征分析1.分布定量数据定性数据2.对比3.统计量分析4.相关性定量数据相关性定性数据相关性二.预处理1.数据取样2.数据清洗3.数据变换1.简单函数变换2.数据规范化3.数据离散化

小陈步吃人·2022-08-16 17:27

Python数据分析（二）—— Pandas快速入门

数据探索（1）Series（2）DataFrame3数据合并（1）merge（2）concat（3）join4数据处理（1）去重（2）数据转换（3）缺失值处理（4）apply方法（5）计算哑变量（6）离散化

机器学习Zero·2022-08-09 11:42

大数据算法_大数据挖掘十大经典算法

算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理

weixin_39926104·2022-08-08 22:56

数据挖掘十大经典算法（转存）

算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：1)用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2)在树构造过程中进行剪枝；3)能够完成对连续属性的离散化处理

人生如梦幻泡影·2022-08-08 22:25

数据挖掘十大经典算法

在树构造过程中进行剪枝；可以完毕对连续属性的离散化处理；可以对不完整数据进行处理。C4.5算法有例如以下长处：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造

就问你难不难受0_o·2022-08-08 22:24

图像处理——采样与量化

图像数字化就是将连续图像离散化，其工作包括两个方面：取样和量化。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可

Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:23

数据挖掘之数据预处理

，提高数据质量主要任务数据清理填写缺失值平滑噪声数据识别或删除离群解决不一致问题数据集成整合多个数据库多维数据集或文件数据缩减降维降数据（Numerosityreduction）数据压缩数据转换和数据离散化规范化离散化数据清洗处理缺失值忽略元组

Caaaaaan·2022-07-27 19:43

特征工程中的缩放和编码的方法总结

特征工程又是数据预处理的一个重要组成，最常见的特征工程有以下一些方法：编码缩放转换离散化分离等等在本文中主要介绍特征缩放和特征编码的主要方法。

·2022-07-27 11:03

tensorflow笔记（三）——损失函数

本质上这两类问题是一体两面的，分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化

starxhong·2022-07-25 09:39

Matlab常用的滤波函数集合（会陆续更新详解）

文章目录滤波器分析Filterimplementation离散时间滤波FIR滤波器设计IIR滤波器设计IIR滤波器阶数估计模拟低通滤波器原型模拟滤波器设计模拟滤波器变换滤波器离散化滤波器分析函数名含义abs

の怜汐IS·2022-07-23 07:40

机器学习算法——决策树4（剪枝处理）

ID3算法优缺点：①不能对连续数据进行处理，只能通过连续数据离散化进行处理；②采用信息增益容易偏向取值较多的特征，准确率不如信息增益率；③缺失值不好处理。

Vicky_xiduoduo·2022-07-23 07:25

51Nod-1232-完美数

以外，所以也就很容易想到，这个数一定是要整除这些位数的最小公倍数，而这些数范围是1∼9，所以最小公倍数最大也就是2520，记录数对2520的余数即可，并且这里由于公倍数的数量很少，不超过五十个，所以先离散化一下优化优化

f_zyj·2022-07-20 07:45

【FPGA混沌】基于FPGA的混沌系统verilog实现

为便于用FPGA实现连续混沌系统，可以采用Euler算法对式进行离散化处理，得到如下离散化方程：当△T足够小，例如取△T=0.001S，上面两个系统具有相同的动态特性，此时（2

fpga和matlab·2022-07-16 20:29

python数据建模与预测_Python建模复习：预测型数据挖掘

第四部分预测性数据挖掘模型回归问题：多元线性回归、多元非线性回归、广义线性回归、神经网络分类问题：决策树、逻辑回归、支持向量机、组合算法4.1朴素贝叶斯似然概率/全概率简单贝式网络NaïveBayes接受类别型字段，数值型字段离散化为类别型变量或将连续变量以常态分配的方式估计其概率值针对概率为

音乐符号·2022-07-09 07:48

单相功率因数校正PFC电路的simulink仿真（从电路图搭建到C语言实现PID控制）

最后将控制器离散化，用C语言的形式编写代码实现PID控制simulink中的模型实现同样的效果。（仅作为学习参考作用，若有不足请指出讨论。）

AI Chen·2022-07-07 14:02

710. 黑名单中的随机数

Tag:「前缀和」、「二分」、「离散化」、「随机化」给定一个整数n和一个无重复黑名单整数数组blacklist。

·2022-06-26 11:30

Ansys workbench分析应用基础（1）

有限元分析流程有限元用软件的分析流程如下图所示：（1）首先对所需要分析的模型进行简化；（2）确定你所需分析的材料时什么问题，本课程主要讲刚体静力学分析；（3）加载材料，并对导入的模型进行材料设置；（4）装配体需要添加接触，离散化的过程在软件中就是网格划分的过程

涛涛呐～·2022-06-26 07:34

【老生谈算法】matlab实现蚁群算法的机器人路径规划——机器人路径规划

基于蚁群算法的机器人路径规划MATLAB源代码基本思路是，使用离散化网格对带有障碍物的地图环境建模，将地图环境转化为邻接矩阵，最后使用蚁群算法寻找最短路径。

阿里matlab建模师·2022-06-24 13:28

IIR数字滤波器的设计及应用——MATLAB

二、实验原理1、IIR数字滤波器设计的一般方法IIR数字滤波器设计最常采用的方式是先按技术指标设计模拟滤波器，然后采用合适的方法将模拟滤波器离散化为所需要的数字滤波器。按照这一方式,IR数字滤波器的

易安寄云·2022-06-22 07:55

532. 数组中的 k-diff 数对（中等）

Tag:「哈希表」、「离散化」、「二分」、「双指针」给定一个整数数组和一个整数$k$，你需要在数组里找到不同的`k-diff`数对，并返

宫水三叶的刷题日记·2022-06-16 14:40

图像导入裁剪与灰度化

量化：对模拟图像进行采样之后所得到的小图像块的像素值仍然是连续的，所以要对其像素值进行离散化处理，即量化。数字图像处理特点：1、信息量大。数字图像处

求求你来BUG行不行·2022-06-15 07:59

Python 数据分析 —— Pandas ③

文章目录前提准备数据重塑（层次化索引）和轴向旋转（数据旋转）层次化索引Series的层次化索引DataFrame的层次化索引列与索引之间的转换数据旋转数据分组和分组运算数据离散化合并数据集（1）append

苍夜月明·2022-06-10 07:48

自动驾驶轨迹规划中的碰撞检测-Coursera Self-Driving Car课程学习笔记

参考Coursera自动驾驶课程collisionchecking本文为该课程的学习笔记1.学习目标理解碰撞检查里的难点；知道什么时候用怎么用基于长条或基于圆的碰撞检查；了解不完全信息和离散化误差造成的一些危害

wujiangzhu_xjtu·2022-06-06 07:52

GNSS/INS松组合算法原理简介

文章目录卡尔曼滤波简介概念内容方法卡尔曼滤波器的初始化系统状态微分方程离散化GNSS位置观测方程状态转移矩阵系统噪声方差阵系统噪声驱动阵本篇博文的矩阵展开都是根据状态向量为21维给出的，也就是位置误差、

python小白（下阶段小黑）·2022-06-06 07:05

Simulink建模：PID控制模型

文章目录1PID控制2Simulink建模2.1对公式的理解2.2建模过程2.3模型配置3模型更新及代码生成3.1模型更新3.2代码生成4总结1PID控制PID控制是一个非常经典的控制方法，离散化的位置式

chhttty·2022-06-05 12:29

毕业设计：题目：基于机器学习的营销数据分析 - 银行营销数据分析

简介1前言2数据集3数据预览4数据预处理与特征工程4.1缺失值处理4.2分类变量数值化4.2.1二分类变量编码4.2.2有序分类变量编码4.2.3无序分类变量编码4.3数值特征预处理4.3.1连续型特征离散化

DanCheng-studio·2022-06-03 07:36

自动驾驶（七十六）---------Apollo MPC之代码解析

车辆运动学模型及其离散化：；包括矩阵A，矩阵B，矩阵C，矩阵K，矩阵R，矩阵Q，加载MPC

一实相印·2022-05-31 07:38

无人驾驶车辆模型预测控制_【无人驾驶】车辆运动学模型验证及其线性化、离散化...

一、车辆运动学模型验证上一篇文章我们得到车辆的运动学模型之后，就可以通过Carsim/Simulink联合仿真来验证车辆运动学模型的准确性，Simulink模型如下图，车辆轴距L设置为2.6m。输入量前轮转角delta和车速velocity如下图：输出结果对比如下图：可以看出，车辆的运动学模型与实际车辆的运行状态基本相符，证明运动学模型的可靠性。s-function模块程序如下：function[

weixin_39672572·2022-05-31 07:02

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