首先说一下什么是离散化以及连续变量离散化的必要性. 离散化是把无限空间中无限的个体映射到有限的空间中去,通俗点讲就是把连续型数据切分为若干“段”,也称bin,离散化在数据分析中特别是数据挖掘中被普遍采用,主要原因有: 1.算法需要.有些数据挖掘算法不能直接使用连续变量,必须要离散化之后才能纳入计算,在数据挖掘软件中,表面上看可以直接使用连续变量进行计算,实际上在软件后台已经对其进行了离散化预处理. 2.降低异常数据的敏感度,使模型更加稳定.我们知道极端值和异常值会使模型参数拟合的不准确,误差过大

作者:Geppetto 前面我们介绍了特征选择(Feature Selection,FS)与离散化数据的重要性,总览的介绍了PSO在FS中的重要性和一些常用的方法,介绍了FS与离散化的背景,介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP).今天我们来学习利用PSO来进行离散化特征选择的一些方法.今天我们会介绍EPSO与PPSO. EPSO和PPSO都遵循图一所示的基本步骤.初始化后,对粒子进行迭代评估和更新,直到满足停止条件为止.为了对粒子进行评价,首先对训练数据进行离散化,并根据进

很久没做线段树了 求矩形面积的并分析:1.矩形比较多,坐标也很大,所以横坐标需要离散化(纵坐标不需要),熟悉离散化后这个步骤不难,所以这里不详细讲解了,不明白的还请百度2.重点:扫描线法:假想有一条扫描线,从左往右(从右往左),或者从下往上(从上往下)扫描过整个多边形(或者说畸形..多个矩形叠加后的那个图形).如果是竖直方向上扫描,则是离散化横坐标,如果是水平方向上扫描,则是离散化纵坐标.下面的分析都是离散化横坐标的,并且从下往上扫描的.扫描之前还需要做一个工作,就是保存好所有矩形的上下边,并且

很明显的区间K覆盖模型,用费用流求解.只是这题N可达1e5,需要将点离散化. 建模方式步骤: 1.对权值为w的区间[u,v],加边id(u)->id(v+1),容量为1,费用为-w; 2.对所有相邻的点加边id(i)->id(i+1),容量为正无穷,费用为0; 3.建立源点汇点,由源点s向最左侧的点加边,容量为K,费用为0,由最右侧的点向汇点加边,容量为K,费用为0 4.跑出最大流后,最小费用取绝对值就是能获得的最大权 #include<bits/stdc++.h> using n

题面 一个数组B,如果有其中一个元素出现的次数大于length(B) div 2,那么该元素就是数组B的主元素,显然数组B最多只有1个主元素,因为数组B有主元素,所以被称为"优美的". 给出数组A[0..n-1],问数组A有多少个"优美的"子数组.数组A的子数组是由数组A的连续若干个元素构成的数组.数组A不是直接给出的,而是通过如下公式自动产生的: for i = 0 to n-1 do { A[i] = (seed div 2^16) % m seed = (se

缺失值填充是数据预处理最基本的步骤,一般能想到的是固定值填充(均值等统计学方法).根据与本列有相关关系的列函数表示来填充.这次我用的是em算法进行填充,具体原理后续补充. 主要记录一下步骤: 工具栏:分析 菜单 ---->  缺失值分析------>弹出来的对话框:左边是表格中的变量:中间对应定量变量和分类变量.如果要填充的是 连续值,则将要填充的列名通过点击向右的箭头将该列名放入‘定量变量’框中,可以同时把所有要填充的列名都放进去:如果要填充的是分类值,则同样的方法,通过箭头放入‘分类变量’

SPSS进行数据分析的一般步骤 利用SPSS进行数据分析的一般步骤 利用SPSS进行数据分析的关键在于遵循数据分析的一般步骤,但涉及的方面会相对较少.主要集中在以下几个阶段. 1．SPSS数据的准备阶段 在该阶段应按照SPSS的要求,利用SPSS提供的功能准备SPSS数据文件.其中包括在数据编辑窗口中定义SPSS数据的结构.录入和修改SPSS数据等. 2．SPSS数据的加工整理阶段 该阶段主要对数据编辑窗口中的数据进行必要的预处理. 3．SPSS数据的分析阶段 选择正确的统计分析方法对数据编辑窗

spss进行判别分析步骤_spss判别分析结果解释_spss判别分析案例详解 1．Discriminant Analysis判别分析主对话框 如图 1-1 所示 图 1-1 Discriminant Analysis 主对话框 (1)选择分类变量及其范围 在主对话框中左面的矩形框中选择表明已知的观测量所属类别的变量(一定是离散变量), 按上面的一个向右的箭头按钮,使该变量名移到右面的Grouping Variable 框中. 此时矩形框下面的Define Range 按钮加亮,按该按钮屏幕显示一

SPSS 23:https://www.cnblogs.com/coco56/p/11648386.html SPSS25:https://www.cnblogs.com/coco56/p/11648367.html SPSS 26.0:https://www.cnblogs.com/coco56/p/11648395.html

一小时了解数据挖掘⑤数据挖掘步骤&常用的聚类.决策树和CRISP-DM概念 接前面系列4篇: 一小时了解数据挖掘①:解析常见的大数据应用案例 一小时了解数据挖掘②:分类算法的应用和成熟案例解析 一小时了解数据挖掘③:详解大数据挖掘の分类技术 一小时了解数据挖掘④:商务智能原理解读の数据挖掘九大定律 数据挖掘有很多不同的实施方法,如果只是把数据拉到Excel表格中计算一下,那只是数据分析,不是数据挖掘.本文主要讲解数据挖掘的基本规范流程.CRISP-DM和SEMMA是两种常用的数据挖掘流程. 数据

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

SPSS Modeler数据挖掘:回归分析 1 模型定义 回归分析法是最基本的数据分析方法,回归预测就是利用回归分析方法,根据一个或一组自变量的变动情况预测与其相关的某随机变量的未来值. 回归分析是研究一个变量(被解释变量)与另一个或几个变量(解释变量)的具体依赖关系的计算方法和理论. 回归分析的主要内容: 从一组数据出发,确定某些变量之间的定量关系,即建立数学模型并估计其中的未知参数,进行可信程度检验,一般用最小二乘法估计参数.判断哪个(或哪些)自变量的影响是显著的,哪些是不显著的,将影响显著

http://www.chinaodoo.net/thread-389-1-1.html 在多年的实践中,结合自身经验和多年的理论积累,总结出有关ERP实施的最关键的40个问题,以问答的形式,让您在最短的时间内对ERP实施有一个全面而客观的认识,以免陷入日新月异的技术.层出不穷的理念以及纷繁复杂的观点怪圈中. 实施过程 1.ERP的实施分哪些阶段? ERP的实施通常分为准备.设计.实施及上线支持四个阶段. 2.准备阶段的主要工作有哪些? 办公环境和计算机等办公设备的落实,关键用户,总体方案,动员

我们在分析数据时,经常会碰到一种数据,它是由时间累积起来的,并按照时间顺序排列的一系列观测值,我们称为时间序列,它有点类似于重复测量数据,但是区别在于重复测量数据的时间点不会很多,而时间序列的时间点非常多,并且具有长期性.这种数据资料首先先后顺序不能改变,其次观测值之间不独立,因此普通的分析方法不再适用,需要专门的时间序列模型,这种时间序列分析关注的不再是变量间的关系,而是重点考察变量在时间方面的发展变化规律. 时间序列模型根据分析思想不同可以分为传统时间序列模型和现代时间序列模型 1.传统时间

从小工到专家 ——读<Java程序员职场全攻略>有感   <Java程序员职场全攻略>是以故事的形式,向读者介绍Java程序员的职场经验.作者牛开复在北京从事软件开发,已经是一位业界高人,而书中的主人公蔡佳佳则是一名计算机专业的大三学生,作为师兄的牛开复一步一步指引蔡佳佳从学校走入职场,开始他的职业生涯.书中多采用二人对话的形式,谈到了职场中可能会遇到的各种问题,语言形式也非常轻松活泼,生动有趣,通俗易懂. 初窥门径——行业揭秘 相信很多同学都急切的想了解IT这个行业在国内的现状以

转载自:http://www.importnew.com/1993.html 对于Java开发人员来说,了解垃圾回收机制(GC)有哪些好处呢?首先可以满足作为一名软件工程师的求知欲,其次,深入了解GC如何工作可以帮你写出更好的Java应用. 这仅仅代表我个人的意见,但我坚信一个精通GC的人往往是一个好的Java开发者.如果你对GC的处理过程感兴趣,说明你已经具备较大规模应用的开 发经验.如果你曾经想过如何正确的选择GC算法,那意味着你已经完全理解你所开发的应用的特点.当然,我们不能以偏概全,这不

数据库优化的讨论可以说是一个永恒的主题.资深的Oracle优化人员通常会要求提出性能问题的人对数据库做一个statspack,贴出数据库配置等等.还有的人认为要抓出执行最慢的语句来进行优化.但实际情况是,提出疑问的人很可能根本不懂执行计划,更不要说statspack了.而我认为,数据库优化,应该首先从大的方面考虑:网络.服务器硬件配置.操作系统配置.Oracle服务器配置.数据结构组织.然后才是具体的调整.实际上网络.硬件等往往无法决定更换,应用程序一般也无法修改,因此应该着重从数据库配置.数据

只有一个自变量和因变量的线性回归称为简单线性回归,但是实际上,这样单纯的关系在现实世界中几乎不存在,万事万物都是互相联系的,一个问题的产生必定多种因素共同作用的结果. 对于有多个自变量和一个因变量的线性回归称为多重线性回归,有的资料上称为多元线性回归,但我认为多元的意思应该是真的因变量而非自变量的,而且多重共线性这个说法,也是针对多个自变量产生的,因此我还是赞同叫做多重线性回归. 多重线性回归是适用条件和简单线性回归类似,也是自变量与因变量之间存在线性关系.残差相互独立.残差方差齐性,残差呈正态

t检验和方差分析主要针对于连续变量,秩和检验主要针对有序分类变量,而卡方检验主要针对无序分类变量(也可以用于连续变量,但需要做离散化处理),用途同样非常广泛,基于卡方统计量也衍生出来很多统计方法. 卡方统计量是基于卡方分布的一种检验方法,根据频数值来构造统计量,是一种非参数检验方法.SPSS中在交叉表和非参数检验中,都可调用卡方检验. 卡方检验的主要有两类应用 一.拟合度检验 1.检验单个无序分类变量各分类的实际观察次数和理论次数是否一致 此类问题为单变量检验,首先要明确理论次数,这个理论次数是

集成那天,同事帮忙改了三个bug, 适配ios6约束,方法被调用两次, 郑晓杨吃饭,好像还欠我钱呢 Product-archive  打包 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 专家来了页--选择某一医生,医生预约页面点医生头像报错,不能进入医生黄页 漏传doctorID -----------