在机械学习中，我们经常会对数据进行分箱处理的操作， 也就是 把一段连续的值切分成若干段，每一段的值看成一个分类。这个把连续值转换成离散值的过程，我们叫做分箱处理。 比如，把年龄按15岁划分成一组，0-15岁叫做少年，16-30岁叫做青年，31-45岁叫做壮年。在这个过程中，我们把连续 ...

一.概述 1. 数据预处理 数据预处理是从数据中检测，修改或删除不准确或不适用于模型的记录的过程 可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。 也可能，数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大 ...

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 ...

一、定义 数据分箱就是将连续变量离散化。 二、意义 • 离散特征可变性强，易于模型的快速迭代； • 稀疏向量运算速度快，方便存储; • 变量离散化后对异常数据有很强的鲁棒性； • 特征离散以后，模型会更加稳定 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/kevince/p/3893531.html ——By Kevince 最近做了一些需要离散数据的题目，比如URAL 1019 以及POJ 2528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 ...

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 ...

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