fengbiqunluan 2016-04-10 08:12 采纳率: 0%
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做数据挖掘前,需要把连续性数据离散化,在某个区间内归为1,2等,编程语言该怎么实现?

比如在240~250内的为1,250~260内的为2,260~270内的为3,该怎么实现啊图片说明

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  • ChatGPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ 2023-02-28 12:33
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    该回答引用ChatGPT

    在大多数编程语言中,可以使用以下步骤将连续性数据离散化:

    • 定义区间和对应的离散化数值:首先,定义一个包含每个区间和对应离散化数值的字典。对于给定的示例,可以定义如下:

      discretization_bins = {
        (240, 250): 1,
        (250, 260): 2,
        (260, 270): 3
      }
      
    • 对于每个数据点,找到它所在的区间:对于每个连续性数据点,遍历区间字典,找到该点所在的区间。

    • 分配对应的离散化数值:将该数据点的离散化数值设置为其所在区间的对应数值。

    下面是一个Python示例代码,演示如何实现该过程:

    def discretize(value, bins):
        # 遍历区间字典
        for bin_range, bin_value in bins.items():
            # 如果该值在区间内,返回对应离散化数值
            if value >= bin_range[0] and value < bin_range[1]:
                return bin_value
        # 如果该值不在任何区间内,返回空值或者默认值
        return None
    
    # 测试
    value = 245
    discretization_bins = {
        (240, 250): 1,
        (250, 260): 2,
        (260, 270): 3
    }
    discretized_value = discretize(value, discretization_bins)
    print(discretized_value)  # 输出: 1
    

    在这个示例中,discretize() 函数接收一个数据点和一个区间字典,返回该数据点对应的离散化数值。在测试代码中,输入的 value 值为 245,该函数返回的结果为 1,因为该值在 (240, 250) 区间内,对应的离散化数值为 1。

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