离散化

最新推荐文章于 2025-04-03 11:14:39 发布
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本文介绍了一种数据处理技巧，通过先排序再使用unique函数进行离散化，将大区间的数值压缩到小区间内，从而用小区间数值代表大区间数值，提高数据处理效率。

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	sort(a,a+n);//先排序采用unique
	int m=unique(a,a+n)-x;//离散化后保存的元素数量

将大区间的数压缩到小区间里面去，然后用小区间的数代表大区间的数

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当数据范围在10^6以内时，我们通常开一个数组就能直接映射，如：让值为i存到a[i]位置当数据范围很大时，如1~10^9、1~10^18次方，但是数据量很少，如10^5个数，此时我们就不能直接映射。以数据范围10^18，数据量10^5为例。一是内存不够，不可能开一个a[10^18]的数组。二是就算能开，遍历一遍时间复杂度也是10^18。此时我们就需要一个辅助数组，把所有数字紧挨着放到一个数组中，就能压缩到10^5，就能支持后续操作。
C++ 离散化详解
学习,你不是一个人在战斗 ～ 961302305（QQ,微信）
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文章目录一、为什么离散化，离散化的优势特征离散化离散化的优势 一、为什么离散化，离散化的优势 在机器学习中，在很多案例中，人们在处理数据的时候，常常把连续特征离散化。那么为什么要用离散特征呢？这么做有什么优势？ 特征离散化 数据离散化是将连续的数据进行分段，使其变为一段段离散化的区间。 连续特征离散化的基本假设，是默认连续特征不同区间的取值对结果的贡献是不一样的。 特征的连续值在不同的区间的重要性...
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这是C++算法基础-基础算法专栏的第十七篇文章，详细讲解了离散化的定义、过程、性质、代码实现等内容。
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FILWY_M
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