22、表格数据增强技术详解

表格数据增强技术详解

1. 交互表格增强技术

1.1 交互表格增强技术概述

有五种交互表格增强技术，它们各自有着独特的原理和应用场景，能为表格数据的处理和分析提供不同的思路和方法。

1.2 具体交互表格增强技术

技术名称	原理	应用场景
离散化（Discretizing）	使用决策树、等宽绑定、等频绑定和 K - 均值聚类等方法对表格数据进行增强，方法选择取决于 AI 模型和表格数据属性	适用于多种需要对数据进行离散化处理的场景
分位数归一化（Quantile normalizing）	通过转换数据集使其具有相同的累积分布值，从而使数据集的分布具有可比性	当需要比较不同数据集的分布时
半正矢距离（Haversine distance）	计算两个角点（如地球表面上的点）之间的最短距离，表格增强中还会使用欧几里得、马氏和闵可夫斯基距离算法	处理地理数据或涉及角度和距离计算的场景
技术指标（Technical indicator）	利用技术分析来预测证券或金融工具的未来价格走势，基于价格、成