数据离散化SQL

连续特征离散化和归一化 连续特征进行离散化处理。 阅读详情

场景

年龄分段统计HIVE实现

-- 造数据
CREATE VIEW customer(name,age) AS
SELECT 'a',18 UNION ALL
SELECT 'b',14 UNION ALL
SELECT 'c',22 UNION ALL
SELECT 'd',23 UNION ALL
SELECT 'e',30 UNION ALL
SELECT 'f',18;
SELECT * FROM customer;

CASE WHEN

按规则划分年龄段

WITH
discretization_age AS(
    SELECT CASE
        WHEN age>=0 AND age<18 THEN '[0,18)'
        WHEN age>=18 AND age<23 THEN '[18,23)'
        WHEN age>=23 AND age<30 THEN '[23,30)'
        WHEN age>=30 AND age<40 THEN '[30,40)'
        WHEN age>=40 THEN '[40,+∞)'
    END section
    FROM customer
)
SELECT section,COUNT(1)cnt FROM
discretization_age
GROUP BY section;

除法,取整,均匀划分区间

每5年划分一个年龄段

WITH
discretization_age AS(
    SELECT (age div 5)a
    FROM customer
)
SELECT CONCAT('[',a*5,',',a*5+5,')')section,COUNT(1)cnt FROM
discretization_age
GROUP BY a;
数据离散化 - 等宽&等频&聚类离散 - Python代码 目录 等宽离散 等频离散 聚类离散 附录: rolling_mean函数解释 cut函数解释 其他数据预处理方法 一些数据挖掘算法中,特别是某些分类算法(eg:ID3算法、Aprioroi算法等),要求数据是分类属性形式。因此常常需要将连续属性变换成分类属性,即离散化。 离散化就是在数据的取值范围内设定若干个离散的花粉店,将取值范围划分为一些离散化的区间,最后用不同的符号护着整数... 阅读详情

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