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有没有人知道在离散和连续属性上执行聚类的好算法？我正在解决一个识别一组相似客户的问题，每个客户都有离散和连续的属性(考虑客户的类型，该客户产生的收入数量，地理位置等)。传统上，像K-means或EM这样的算法适用于连续属性，如果我们混合使用连续属性和离散属性会怎么样？
浏览 1提问于2009-05-06得票数 9
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我的数据文件中有一组属性，如下所示：
选定的属性由离散属性类型和连续属性类型组成。协议类型和服务属性属于离散类型，属性Src Bytes、Dst Bytes、Count属于连续类型。我想尝试实现k-means/fcm算法来对神经网络的训练数据进行聚类，但我必须在迭代次数中处理数据集，连续类型属性将增加算法的负载，从而降低性能。因此，它们被转换为离散
浏览 2提问于2011-10-15得票数 3
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我有两个数据集，一个连续数据集(75个数据点和14个变量)和一个离散数据集，该数据集是通过将连续数据集放入桶中生成的。我已经构建了一个决策树分类器(使用python sklearn包)，该分类器对于离散数据集比连续数据集要好得多。
我还在几篇论文中读到，有时最好使用离散数据集。但我不知道为什么。
浏览 0提问于2017-09-01得票数 4
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根据这一点，属性可以有以下格式：--单词‘离散’，后面跟着一个整数，它指示属性可以接受多少值。标识符列表----这是一个具有枚举值的离散属性(这是用于离散属性的首选方法)。标识符应该用逗号分隔。例如，“I
浏览 1提问于2013-04-24得票数 0
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简略版:如何才能将连续高斯圈成真正的离散高斯(通常表示为\mathcal{D}_{\mathbb{Z},\alpha q})？其目标是从连续LWE降为真正离散LWE，并将其与从\textsf{GapSVP}_\gamma到连续LWE的约简相结合。为了证明用这个奇怪的离散高斯的LWE的安全性，他们解释了从连续LWE到这个“奇怪离散”LWE的一个微不足道的约简:如果你能解决“奇异离散”LWE，你可以通过把你的样本四舍五入到最近的整数来解决
浏览 0提问于2021-03-06得票数 7
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根据星火NaiveBayes的官方文件：
如何处理火花NaiveBayes中的连续数据(例如:某些文档中某些数据的百分比)？
浏览 1提问于2017-08-11得票数 1
我正在尝试在Tableau中重新创建以下Excel创建的图形。我的数据是按月(如01-01-2016，02-01-2016 ...etc )组织的.每年。是否需要更改数据格式，还是可以按原样处理？我正在跟踪，但我能得到的最接近的是：
浏览 1提问于2019-05-10得票数 0
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我有一个Simulink xPC目标应用程序，它包含几个不同采样率下具有离散状态的块，以及一些使用连续状态的部分。我保持连续状态的目的是为了更好的数值积分。然而，根据Simulink中的定义，连续状态以整个应用程序更快的离散速率运行！这意味着无论在哪里，我都有连续的状态，现在它们被迫以500 Hz的频率运行，而25 Hz就可以了！有没有办法强制xPC目标中的连续状态达到不是应用程序中最快的速率？或者，有没有办法让某些块以比应用程序其余部分更快的速度运行
浏览 4提问于2008-09-04得票数 2
我正在使用Weka的属性选择函数来获取信息，并试图找出Weka在处理连续数据时使用的具体公式。也许只有我，但有人知道Weka是怎么处理这个案子的吗？
谢谢!
浏览 0提问于2016-02-27得票数 2
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我要求对数据集的属性进行等宽离散化，然后继续绘制数据集离散化与连续的绘制值。为此，我需要完整的离散值数据集，而不是稀疏矩阵 X,y = datasets[0]X_binned = enc.fit_transform
浏览 11提问于2020-04-27得票数 0
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以下是我可以分享的内容：
一些预测器(或属性)是连续值，一些是离散的，还有一些是离散值数组(可以有多个选项)。我最初的想法是将离散值数组分开，并使它们具有单独的特性(预测器)。对于预测器中的连续值，我考虑的是随机选取几个决策边界，看看哪一个能最大限度地减少熵。
浏览 2提问于2013-10-16得票数 0
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我拥有的大多数产品都包含类别属性，但也有一些不包含(大约70-30%)。我尝试使用来检测类别，但我拥有的属性是字符串(name, brand, price, description, category)，因此所有分类器都无法工作，因为它需要属性是数字、名义或二进制。
浏览 0提问于2015-01-27得票数 3
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由连续变量描述的10个个体组成的系列/由10个类别的连续变量的频率分布描述的一系列200个个体:直方图一个由连续变量描述的200个个体的系列和一个包含4个类别的范畴变量/一个由连续变量描述的200个个体和一个包含4个类别的分类变量的系列:方框plot(edited)
一个包含两个范畴变量和3个类别的列联表/一个数值离散<
浏览 4提问于2020-11-12得票数 0
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基本上，我有一个数据集，其中包含一些(207)变量的“权重”，对于确定类变量(二进制)来说，一些变量比其他变量更重要，因此它们更大。最后，将所有列的所有权重相加，从而获得每个观察值的累积权重。
浏览 19提问于2020-07-16得票数 1
文档中的定义如下：线性尺度的 ..a变体，具有离散而不是连续的范围。输入域仍然是连续的，并根据输出范围中的值的数量(基数)划分为均匀的分段。
将输入域...map到离散范围。尽管输入域是连续的，并且标度将接受任何合理的输入值，但输入域被指定为一组离散的值。输出范围中的值数(基数)决定了将从输入域计算的分位数
这两者似乎都将连续输入域映射到一组离散值。
浏览 207提问于2013-10-09得票数 21
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我试图理解RL中离散控制算法和连续控制算法之间的区别，从我能够告诉我们的是，离散控制方法似乎可以预测一个热编码向量和连续控制方法输出连续值，可以用来实现类似softmax的功能。如果这种理解是正确的，那么使用离散控制算法的优点是什么，当您只需要对连续控制算法的输出使用argmax时？
浏览 1提问于2022-02-28得票数 0
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我正在使用奈维斯贝叶斯模型进行二进制分类，使用离散变量和连续变量的组合。我的问题是，对于连续和离散的观测变量，我能使用不同的条件概率分布(CPD)函数吗？例如，用高斯CPD表示连续变量，对离散变量使用确定性CPD？
谢谢
浏览 12提问于2015-02-20得票数 1
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我试图可视化连续预测器(范围0-0.8)与离散结果(计数变量，可能值: 0、1、2)之间的关系。p <- gg
浏览 0提问于2018-11-06得票数 0
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