简介 离散化 —— 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,即:在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的缩小。 离散化本质上可以看成是一种 \(哈希\),其保证数据在哈希以后仍然保持原来的 全/偏序 关系。 描述 离散化用于处理一些个
一、线性系统的离散化处理 (a)采样的定义 离散信号可以通过对连续信号的采样来获取,例如数字控制器周期性地读取传感器的输出结果,对于控制器而言,传感器检测的信息只在一个个读取的时刻有意义,其他时间区间内无意义,控制器也只在采样时刻输出新的控制信号,这就是离散化的结果。将离散化的过程用数学表达式反映,需要引...
离散化是指,将无限的数据,映射到有限的空间中并保留原来的全 / 偏序关系。 举个例子: 一维数据 二维数据 (每个维度分别做离散化) 字符串 (按照字典序排列) 实现原理 以下以一维数组给出示例,将数据离散化到[0, n-1]的范围 例: 观察发现10 -> 4,3 -> 0,8 -> 2,9 -> 3,4 -> 1这正式排序后的...
什么是离散化? 离散化,故离散数学,其中的“离散”就是不连续的意思。离散化可以保持原数值之间相对大小关系不变的情况下将其映射成正整数。 也就是给可能用到的数值按大小关系分配一个编号,来代替原数值进行各种操作。 离散化步骤: 1.排序 2.去重 3.归位 举一个例子:
一、等宽离散化 等宽离散化是指将数据按照相同的区间长度进行划分,每个区间代表一个取值范围。该方法适用于数据较为均匀分布的情况下。 步骤: 1. 确定划分区间数k,计算出每个区间的长度l=(max-min)/k。 2. 将数据按照大小排序,并将其划分为k个区间。 3. 对于落在某个区间内的数值,都赋予相同的标识符或编码...
离散化是离散数学中的概念。离散化算法，指把无限空间中的离散数据映射到一个有限的存储空间中，并且对...
1.什么是离散化 数据离散化是一个非常重要的思想。 为什么要离散化?当以权值为下标的时候,有时候值太大,存不下。 所以把要离散化的每一个数组里面的数映射到另一个值小一点的数组里面去。 打个比方,某个题目告诉你有104个数,每个数大小不超过1010,要你对这些数进行操作,那么肯定不能直接开1010大小的数组,但...
本文将介绍离散化的基本方法,包括等宽离散化、等频离散化、聚类离散化和有序离散化等。 1.等宽离散化: 等宽离散化是将连续型变量划分为相同宽度的若干个区间。首先需确定离散化的区间数目,然后计算变量的极差,再计算每个区间的长度。最后,根据各区间的长度划分变量的值。如果变量的取值范围较大,可以采用一些数据预...
【基础算法】离散化 离散化就是映射成更小的数 06:41 13:04 离散化