python大数据分析——连续属性离散化

本文介绍了连续属性离散化的概念及其重要性,详细解析了三种常见离散化方法:等宽法、等频法及基于聚类分析的方法。探讨了每种方法的特点和适用场景,为数据预处理提供了实用指南。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.过程

连续属性的离散化就是在数值的取值范围内设定若干点离散的划分点,划分区间,然后用不同的符号去表示落在每个子区间的数据值。

离散化涉及两个任务,确定分类数以及将连续属性值映射到这些分类值。

2.方法

(1)等宽法

将属性的值域分成具有相同宽度的区间;

(2)等频法

将相同数量的记录放进每个区间

等宽法对离群点比较敏感,等频法则可能将相同的数值分到不同的区间。

(3)基于聚类分析的方法

一维聚类的方法包括两个步骤,首先将连续属性的值用聚类算法进行聚类,然后再将聚类得到的簇进行处理

可参考:https://blog.youkuaiyun.com/Katherine_hsr/article/details/79382249

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值