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離散化(Discretization)是指將連續(xù)數(shù)據(jù)(Continuous Data)劃分為離散值的過程。在數(shù)據(jù)分析和機器學習領域，離散化通常用于將連續(xù)變量轉換為離散變量，以便于數(shù)據(jù)分析和建模。
舉例來說，如果你有一個年齡數(shù)據(jù)集，其中包含連續(xù)的年齡值(例如20、21、22、23...)，你可以將這些值離散化為年齡段(例如20-24歲、25-29歲、30-34歲等)。這樣就將連續(xù)數(shù)據(jù)轉換為離散數(shù)據(jù)，方便進行統(tǒng)計分析、可視化和建模等。
離散化的方法包括等寬離散化、等頻離散化、基于聚類的離散化等。在選擇離散化方法時，需要考慮數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)分布、數(shù)據(jù)量、業(yè)務需求等因素。
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