先了解一下离散化的概念,把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。 就是他要求上限是10^9,但是可能真正用到的有用的点却只有几千或者几万而已,而如果你直接用上限来做的话,任何CPU都无法运行。 离散化在线段树方面有着很大的用途: 比如数据过大时,建立线段树无法开辟 ...
转载请注明出处:http: www.cnblogs.com kevince p .html By Kevince 最近做了一些需要离散数据的题目,比如URAL 以及POJ 等,由于数据较大,如果用传统的方法建立对应的数据结构消耗的内存和时间肯定是不能被接受的。由于以前没有怎么接触过需要离散化的题目,于是就通过自己最近的做题经验以及网上的部分资料,整理并讲解了常用的离散数据的方法。 何为离散化 离散 ...
2014-08-06 00:53 1 4639 推荐指数:
先了解一下离散化的概念,把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。 就是他要求上限是10^9,但是可能真正用到的有用的点却只有几千或者几万而已,而如果你直接用上限来做的话,任何CPU都无法运行。 离散化在线段树方面有着很大的用途: 比如数据过大时,建立线段树无法开辟 ...
变量的延申和筛选-连续变量离散化-特征筛选 WOE编码(最优分箱) WOE一般在0.1~3之间波动,IV值做得特征筛选的操作 一般保留>0.03的特征 IV值体现的时X和Y之间的显著性进行筛选 1.逐列分箱并获得IV值 也可以所有特征 ...
连续属性离散化的目的是为了简化数据结构,数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 连续属性的离散化就是将连续属性的值域上,将值域划分为若干个离散的区间,最后用不同的符号或整数 值代表落在每个子区间中的属性值。 离散化有很多种方法,这使用一种 ...
属性离散化的目的是为了简化数据结构,数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为 ...
NAMEweka.filters.unsupervised.attribute.Discretize SYNOPSISAn instance filter that discretizes a ra ...
输出: 输出: ...
按照我们对于变量的分类:分为数值变量和分类变量,数值变量可以分为连续型和离散型,分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法: 比如在泰坦尼克号当中,有一个变量叫做乘客登陆的港口,取值为(C, Q, S)代表三个地方。这是一个典型 ...
一、原理 数据离散化(也称,数据分组),指将连续的数据进行分组,使其变为一段离散化的区间。 根据离散化过程中是否考虑类别属性,可以将离散化算法分为:有监督算法和无监督算法。事实证明,由于有监督算法充分利用了类别属性的信息,所以再分类中能获得较高的正确率。 常用 ...