离散化代码模板: vector<int>alls;//用于存储所有带离散化的值sort(alls.begin(),alls.end());//将所有待离散化的值进行排序alls.erase(unipue(alls.begin(),alls.end()),alls.end());// unique 函数将数组内重复的元素移至数组的后半段// erase 函数将数组后半段重复的元素去除。 完成去重的工作。/...
这种处理方式不仅提高了算法处理属性值连续型的能力,还保证了模型对数据的泛化性能。 相关问答FAQs: 1. C4.5算法如何将属性值离散化为连续型的属性? C4.5算法是一种决策树算法,用于处理具有连续属性值和离散类别的数据。在C4.5算法中,离散化连续属性值的过程称为属性分割。属性分割的目标是找到最佳的分割点,将连续...
离散化之后就是 14323 我们要将其按照大小次序排好,必先排序 然后我们去重,否则重复的数会影响lower_bound()函数的正确性 之后顺序查询即可 #include<iostream>#include<algorithm>#defineN 1000001usingnamespacestd;intin[N],n,cnt,st[N];signedmain(){ cin>>n;for(inti=1;i<=n;i++){ cin>>in[i]; ...
离散化(Discretization),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。通俗的说,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。例如: 原数据:1, 999, 100000, 15;处理后:1,3,4,2。 原数据:{100, 200},{20, 50000},{1, 400};处理后:{3,4},{2,6},{1,5}...
简单来说就是,傅里叶变换公式是基于连续定义的,但是在我们的计算机对数据的处理都是离散的,所以必须对傅里叶变换进行离散化,进而有了DFT。 问题三:DFT公式的旋转因子W是什么? 事实上,公式中的旋转因子定义为: W_{N}^{kn}=e^{-j\frac{2\pi}{N}kn} 由该定义可以推出以下性质: 1)周期性 W_{N}^{...
这两句是离散化的操作,sortsort是排序,uniqueunique是在排好序的数组里去重,去重完成后返回迭代器,迭代器指向的是重复元素的首地址 eraseerase是删除,即删除后面的重复元素 现在的aa数组已经完成了下标的离散化 复制代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 intfind(intx){intl =0, r = a.size() -1;while(l < r...
一、PID算法内容 2.1 PID算法选择 PID算法中有比例积分调节(PI),比例微分调节器(PD),可根据系统要求进行选择,通常为了改善调节品质,往往把比例、积分、微分三种作用组合起来,形成PID调节器。理想的PID微分方程为: 其中u(t) 调节器的输出信号; e(t) 调节器的偏差信号,它等于给定值与测量值之差 ...
C4.5算法是用于生成决策树的一种经典算法,是ID3算法的一种延伸和优化。C4.5算法对ID3算法主要做了一下几点改进: (1)通过信息增益率选择分裂属性,克服了ID3算法中通过信息增益倾向于选择拥有多个属性值的属性作为分裂属性的不足; (2)能够处理离散型和连续型的属性类型,即将连续型的属性进行离散化处理; (3)构造决策...
C4.5算法是一种经典的决策树学习算法,它是ID3算法的一种改进和优化。与ID3算法相比,C4.5算法具有以下几个改进: 用信息增益率代替信息增益作为选择划分属性的标准,解决了信息增益容易偏向取值比较多的属性的问题。 能够处理连续型属性数据,不需要对连续型属性进行离散化处理。
在sklearn所实现的决策树算法中，对于连续型特征变量的离散化具体做法是先对原始特征进行排序处理，然后取...