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
下面是实现离散化的一个模板,如下所示 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> // 去重 vector<int> alls; sort(alls.begin(),alls.end()); alls.erase(unique(alls.begin(),alls.end()),alls.end()); int find(int x) // 二分找出第一个大于等于x的位置 { int l=0,r=...
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...
对横坐标(或纵坐标)进行一次排序并映射为1到2n的整数,同时记录新坐标的每两个相邻坐标之间在离散化前实际的距离是多少。这道题同样有优化的余地。 最后简单讲一下计算几何以外的一个运用实例(实质仍然是坐标的离散)。才考的VOJ1238(http://www.vijos.cn/Problem_Show.asp?id=1238)中,标程开了一个与时间范围...
具体来说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的缩小。如下述数据:html 原数据 : 20, 9, 1000, 4009 离散化后数据: 2, 1, 3, 4元组也是同理html 原数据 : {29, 49}, {10, 119}, {114514, 2} 离散化后数据: {3, 4}, {2, 5}, {6, 1}...
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。
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...
百度试题 结果1 题目常用的离散化方法主要有___、___、___。相关知识点: 试题来源: 解析 简单替换法 双线性变换法 零阶或一阶保持器法 反馈 收藏
离散化方法 说明 AUTOMATIC Analysis Services 确定要使用的离散化方法。 CLUSTERS 该算法可以对定型数据采样,初始化为一些随机点,然后使用 Expectation Maximization (EM) 聚类分析方法运行几次 Microsoft 聚类分析算法迭代,以此将数据分组。由于 CLUSTERS 方法可用于所有分布曲线,所以该方法很有用。但是,该方法所需的处理...
具体来说,为了进行等宽离散化,首先需要确定分割数量(即离散化的个数),然后计算出每个区间的宽度,最后将数据根据宽度进行划分。等宽离散化的优点是简单直观,易于理解和实现;缺点是容易受到异常点的干扰,可能导致一些区间没有数据。 2.等频离散化(等深离散化): 等频离散化是指将数据按照相同数量的样本进行分割。具体...