数据挖掘实验（二）数据预处理【等深分箱与等宽分箱】
一、分箱平滑的原理
（1）分箱方法
在分箱前，一定要先排序数据，再将它们分到等深（等宽）的箱中。
常见的有两种分箱方法：等深分箱和等宽分箱。
等深分箱：按记录数进行分箱，每箱具有相同的记录数，每箱的记录数称为箱的权重，也称箱子的深度。
等宽分箱：在整个属性值的区间上平均分布，即每个箱的区间范围设定为一个常量，称为箱子的宽度。
（2）数据平滑
将数据划分到不同的箱子之后，可以运用如下三种策略对每个箱子中的数据进行平滑处理：
平均值平滑：箱中的每一个值被箱中数值的平均值替换。
中值平滑：箱中的每一个值被箱中数值的中值替换。
边界平滑：箱中的最大值和最小值称为箱子的边界，箱中的每一个值被最近的边界值替换。
二、Matlab代码实现
首先用rand()函数随机生成20*5的矩阵，其数据范围为[0,1]。
1.等深分箱
clear;clc; % 清除变量和命令窗口A=rand(20,5); % 随机生成20*5的矩阵，其中每个数取值范围[0,1]
fprintf("当前生成的原数据：\n");
disp(A);% 排序，参数1表示按列排序，取2为按行排序；'ascend'为升序，'descend'为降序
A=sort(A,1,'ascend');
fprintf("将原数据的每列排序后：\n");
disp(A);h=input("请输入等深分箱的深度h(1<h<20)：");% 检查输入变量h是否有效
if ~isnumeric(h) || ~isscalar(h) || h<=1 || h>=20 || h~=floor(h)error("输入变量h必须是一个大于1小于20的正整数");
end%% 对每列进行等深分箱，然后求每个箱子的均值
[n,m]=size(A); % n行m列
B=zeros(n,m); % 预分配输出变量B
for j=1:m % 列jfor i=1:h:n % 行i% 当前箱子第一个数位置为i，最后一个数位置为min(i+h-1,n)p1=int64(i); % 转换成整数(i默认是double类型，但是索引必须要为整数)p2=int64(min(i+h-1,n));B(p1:p2,j)=mean(A(p1:p2,j)); % 当前箱子的均值end
end % 结束行循环fprintf("\n经过等深分箱，用箱均值平滑处理后的数据：\n");
disp(B);
for i=1:h:n 的含义是：
- i 是一个循环变量，它的初始值是 1。
- h 是一个输入变量，它表示等深分箱的深度。
- n 是一个由 size 函数得到的变量，它表示矩阵 A 的行数。
- 这个循环的作用是从第一行开始，每隔 h 行取一行作为一个箱子的起始位置，然后计算这个箱子中所有元素的均值，并赋给输出矩阵 B 的相应位置。
isnumeric 函数是一个用于判断输入是否为数值数组的函数。数值数组是指由数值类型的元素组成的数组，例如整数、浮点数、无穷大或非数字。MATLAB 中的数值类型包括 int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64, single, 和 double。
isnumeric 函数的语法格式是：
TF = isnumeric(A)其中，A 是输入数组，可以是任意维度的；TF 是输出逻辑值，如果 A 是数值数组，则返回 1 (true)，否则返回 0 (false)。
例如，如果 A 是一个包含整数和浮点数的矩阵，那么 isnumeric(A) 将返回 1；如果 A 是一个包含字符串或单元数组的矩阵，那么 isnumeric(A) 将返回 0。
~isscalar(h) 函数是一个逻辑表达式，它用于判断 h 是否不是一个标量。标量是一个大小为 1×1 的二维数组，也就是一个单个的数值。如果 h 不是一个标量，那么 ~isscalar(h) 将返回 1 (true)，否则返回 0 (false)。
python代码为
import numpy as np # 导入 numpy 库
=A = np.random.rand(20,5) # 随机生成 20*5 的矩阵，其中每个数取值范围 [0,1]
print("当前生成的原数据：")
print(A)# 排序，参数 0 表示按列排序，取 1 为按行排序；'ascend' 为升序，'descend' 为降序
A = np.sort(A, axis=0, kind='quicksort') # 使用快速排序算法
print("将原数据的每列排序后：")
print(A)h = int(input("请输入等深分箱的深度 h (1<h<20)：")) # 输入一个整数# 检查输入变量 h 是否有效
if not isinstance(h, int) or h <= 1 or h >= 20: # 如果 h 不是一个大于 1 小于 20 的整数raise ValueError("输入变量 h 必须是一个大于 1 小于 20 的正整数") # 抛出异常# 对每列进行等深分箱，然后求每个箱子的均值
n, m = A.shape # n 行 m 列
B = np.zeros((n,m)) # 预分配输出变量 B
for j in range(m): # 列 jfor i in range(0, n, h): # 行 i# 当前箱子第一个数位置为 i，最后一个数位置为 min(i+h,n)p1 = int(i) # 转换成整数 (i 默认是 double 类型，但是索引必须要为整数)p2 = int(min(i+h,n))B[p1:p2,j] = np.mean(A[p1:p2,j]) # 当前箱子的均值print("\n经过等深分箱，用箱均值平滑处理后的数据：")
print(B)
代码运行结果
输入的深度为3：
当前生成的原数据：
A =0.4067 0.4504 0.5747 0.5154 0.99690.6669 0.2057 0.3260 0.6575 0.55350.9337 0.8997 0.4564 0.9509 0.51550.8110 0.7626 0.7138 0.7223 0.33070.4845 0.8825 0.8844 0.4001 0.43000.7567 0.2850 0.7209 0.8319 0.49180.4170 0.6732 0.0186 0.1343 0.07100.9718 0.6643 0.6748 0.0605 0.88770.9880 0.1228 0.4385 0.0842 0.06460.8641 0.4073 0.4378 0.1639 0.43620.3889 0.2753 0.1170 0.3242 0.82660.4547 0.7167 0.8147 0.3017 0.39450.2467 0.2834 0.3249 0.0117 0.61350.7844 0.8962 0.2462 0.5399 0.81860.8828 0.8266 0.3427 0.0954 0.88620.9137 0.3900 0.3757 0.1465 0.93110.5583 0.4979 0.5466 0.6311 0.19080.5989 0.6948 0.5619 0.8593 0.25860.1489 0.8344 0.3958 0.9742 0.89790.8997 0.6096 0.3981 0.5708 0.5934将原数据的每列排序后：
A =0.1489 0.1228 0.0186 0.0117 0.06460.2467 0.2057 0.1170 0.0605 0.07100.3889 0.2753 0.2462 0.0842 0.19080.4067 0.2834 0.3249 0.0954 0.25860.4170 0.2850 0.3260 0.1343 0.33070.4547 0.3900 0.3427 0.1465 0.39450.4845 0.4073 0.3757 0.1639 0.43000.5583 0.4504 0.3958 0.3017 0.43620.5989 0.4979 0.3981 0.3242 0.49180.6669 0.6096 0.4378 0.4001 0.51550.7567 0.6643 0.4385 0.5154 0.55350.7844 0.6732 0.4564 0.5399 0.59340.8110 0.6948 0.5466 0.5708 0.61350.8641 0.7167 0.5619 0.6311 0.81860.8828 0.7626 0.5747 0.6575 0.82660.8997 0.8266 0.6748 0.7223 0.88620.9137 0.8344 0.7138 0.8319 0.88770.9337 0.8825 0.7209 0.8593 0.89790.9718 0.8962 0.8147 0.9509 0.93110.9880 0.8997 0.8844 0.9742 0.9969请输入等深分箱的深度h(1<h<20)：3经过等深分箱，用箱均值平滑处理后的数据：
B =0.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.2615 0.2013 0.1273 0.0521 0.10880.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.4262 0.3195 0.3312 0.1254 0.32790.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.5472 0.4519 0.3899 0.2633 0.45270.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.7360 0.6490 0.4443 0.4851 0.55410.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.8526 0.7247 0.5611 0.6198 0.75290.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9157 0.8478 0.7031 0.8045 0.89060.9799 0.8979 0.8495 0.9626 0.96400.9799 0.8979 0.8495 0.9626 0.9640
2.等宽分箱
输入箱子的宽度w(0<w<1)，将每列按等宽分箱，然后用箱均值平滑。
clear;clc; % 清除变量和命令窗口%A=rand(20,5); % 随机生成20*5的矩阵，其中每个数取值范围[0,1]
A=[ 0.5038 0.3600 0.6690 0.1432 0.94190.6128 0.4542 0.5002 0.5594 0.65590.8194 0.3864 0.2180 0.0046 0.45190.5319 0.7756 0.5716 0.7667 0.83970.2021 0.7343 0.1222 0.8487 0.53260.4539 0.4303 0.6712 0.9168 0.55390.4279 0.6938 0.5996 0.9870 0.68010.9661 0.9452 0.0560 0.5051 0.36720.6201 0.7842 0.0563 0.2714 0.23930.6954 0.7056 0.1525 0.1008 0.57890.7202 0.1093 0.0196 0.5078 0.86690.3469 0.3899 0.4352 0.5856 0.40680.5170 0.5909 0.8322 0.7629 0.11260.5567 0.4594 0.6174 0.0830 0.44380.1565 0.0503 0.5201 0.6616 0.30020.5621 0.2287 0.8639 0.5170 0.40140.6948 0.8342 0.0977 0.1710 0.83340.4265 0.0156 0.9081 0.9386 0.40360.8363 0.8637 0.1080 0.5905 0.39020.7314 0.0781 0.5170 0.4406 0.3604];
fprintf("当前生成的原数据：\n");
disp(A);
% 排序，参数1表示按列排序，取2为按行排序；'ascend'为升序，'descend'为降序
A=sort(A,1,'ascend');
fprintf("将原数据的每列排序后：\n");
disp(A);w=input("请输入等宽分箱的宽度w(0<w<1)：");
% 检查输入变量w是否有效
if ~isnumeric(w) || ~isscalar(w) || w<=0error("输入变量w必须是一个大于0小于1的正数");
end%% 对每列进行等宽分箱，然后求每个箱子的均值
[n,m]=size(A); % n行m列
B=zeros(n,m); % 预分配输出变量B
for j=1:m % 列jpos=1; % 当前箱子第一个数的位置A(n+1,j)=18e9; % 保证i=n+1时，A(i,j)-A(pos,j)>w一定成立for i=1:n+1 % 行iif A(i,j)-A(pos,j)>w % 当前箱子最后一个数的位置为i-1B(pos:i-1,j)=mean(A(pos:i-1,j)); % 当前箱子的均值pos=i; % 更新为下一个箱子的第一个数的位置endend
endfprintf("\n经过等宽分箱，用箱均值平滑处理后的数据：\n");
disp(B);if A(i,j)-A(pos,j)>w
这段代码的作用是判断当前元素是否属于当前箱子。如果当前元素与当前箱子的第一个元素的差大于 w，那么说明当前元素已经超出了当前箱子的范围，需要开始新的一个箱子；如果不大于 w，那么说明当前元素还在当前箱子内，继续循环。
代码运行结果
输入的宽度为0.2：
当前生成的原数据：
A =0.5038 0.3600 0.6690 0.1432 0.94190.6128 0.4542 0.5002 0.5594 0.65590.8194 0.3864 0.2180 0.0046 0.45190.5319 0.7756 0.5716 0.7667 0.83970.2021 0.7343 0.1222 0.8487 0.53260.4539 0.4303 0.6712 0.9168 0.55390.4279 0.6938 0.5996 0.9870 0.68010.9661 0.9452 0.0560 0.5051 0.36720.6201 0.7842 0.0563 0.2714 0.23930.6954 0.7056 0.1525 0.1008 0.57890.7202 0.1093 0.0196 0.5078 0.86690.3469 0.3899 0.4352 0.5856 0.40680.5170 0.5909 0.8322 0.7629 0.11260.5567 0.4594 0.6174 0.0830 0.44380.1565 0.0503 0.5201 0.6616 0.30020.5621 0.2287 0.8639 0.5170 0.40140.6948 0.8342 0.0977 0.1710 0.83340.4265 0.0156 0.9081 0.9386 0.40360.8363 0.8637 0.1080 0.5905 0.39020.7314 0.0781 0.5170 0.4406 0.3604将原数据的每列排序后：
A =0.1565 0.0156 0.0196 0.0046 0.11260.2021 0.0503 0.0560 0.0830 0.23930.3469 0.0781 0.0563 0.1008 0.30020.4265 0.1093 0.0977 0.1432 0.36040.4279 0.2287 0.1080 0.1710 0.36720.4539 0.3600 0.1222 0.2714 0.39020.5038 0.3864 0.1525 0.4406 0.40140.5170 0.3899 0.2180 0.5051 0.40360.5319 0.4303 0.4352 0.5078 0.40680.5567 0.4542 0.5002 0.5170 0.44380.5621 0.4594 0.5170 0.5594 0.45190.6128 0.5909 0.5201 0.5856 0.53260.6201 0.6938 0.5716 0.5905 0.55390.6948 0.7056 0.5996 0.6616 0.57890.6954 0.7343 0.6174 0.7629 0.65590.7202 0.7756 0.6690 0.7667 0.68010.7314 0.7842 0.6712 0.8487 0.83340.8194 0.8342 0.8322 0.9168 0.83970.8363 0.8637 0.8639 0.9386 0.86690.9661 0.9452 0.9081 0.9870 0.9419请输入等宽分箱的宽度w(0<w<1)：0.2经过等宽分箱，用箱均值平滑处理后的数据：
B =0.2352 0.0633 0.1038 0.1005 0.21740.2352 0.0633 0.1038 0.1005 0.21740.2352 0.0633 0.1038 0.1005 0.21740.5213 0.0633 0.1038 0.1005 0.43120.5213 0.3413 0.1038 0.1005 0.43120.5213 0.3413 0.1038 0.3560 0.43120.5213 0.3413 0.1038 0.3560 0.43120.5213 0.3413 0.1038 0.5610 0.43120.5213 0.4837 0.5373 0.5610 0.43120.5213 0.4837 0.5373 0.5610 0.43120.5213 0.4837 0.5373 0.5610 0.43120.5213 0.4837 0.5373 0.5610 0.43120.5213 0.7702 0.5373 0.5610 0.43120.7496 0.7702 0.5373 0.5610 0.63830.7496 0.7702 0.5373 0.8467 0.63830.7496 0.7702 0.7591 0.8467 0.63830.7496 0.7702 0.7591 0.8467 0.87050.7496 0.7702 0.7591 0.8467 0.87050.7496 0.7702 0.7591 0.8467 0.87050.9661 0.9452 0.9081 0.9870 0.8705
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1、一个文件目录，查看属性发现这个文件达到了2.50GB； 2、右键此目录选择添加到压缩文件； 3、在弹出的窗口中将压缩文件格式选择为RAR4，压缩方式选择为最好，选择字典大小最大，勾选压缩选项中的创建固实压缩&…...
[C#]C#最简单方法获取GPU显存真实大小
你是否用下面代码获取GPU显存容量？ using System.Management; private void getGpuMem() {ManagementClass c new ManagementClass("Win32_VideoController");foreach (ManagementObject o in c.GetInstances()){string gpuTotalMem String.For…...
【数据结构】红黑树(C++实现)
📝个人主页：Sherry的成长之路 🏠学习社区：Sherry的成长之路（个人社区） 📖专栏链接：数据结构 🎯长路漫漫浩浩，万事皆有期待 上一篇博客：【数据…...
day-64 代码随想录算法训练营（19）图论 part 03
827.最大人工岛 思路一：深度优先遍历 1.深度优先遍历，求出所有岛屿的面积，并且把每个岛屿记上不同标记2.使用 unordered_map 使用键值对，标记：面积，记录岛屿面积3.遍历所有海面，然后进行一次广…...
xss测试步骤总结
文章目录 测试流程1.开启burp2.测试常规xss语句3.观察回显4.测试闭合与绕过Level2Level3Level4Level5Level6Level7 5.xss绕过方法1)测试需观察点2)无过滤法3)">闭合4)单引号闭合事件函数5)双引号闭合事件函数6)引号闭合链接7)大小写绕过8)多写绕过9)unicode编码10)unic…...
2023最新简易ChatGPT3.5小程序全开源源码+全新UI首发+实测可用可二开（带部署教程）
源码简介： 2023最新简易ChatGPT3.5小程序全开源源码全新UI首发，实测可以用，而且可以二次开发。这个是最新ChatGPT智能AI机器人微信小程序源码，同时也带部署教程。 这个全新版本的小界面设计相当漂亮，简单大方&#x…...
【Redis】数据过期策略和数据淘汰策略
数据过期策略和淘汰策略 过期策略 Redis所有的数据结构都可以设置过期时间，时间一到，就会自动删除。 问题：大家都知道，Redis是单线程的，如果同一时间太多key过期，Redis删除的时间也会占用线程的处理时间…...
UE5 学习系列（二）用户操作界面及介绍
这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇，在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下： 【Note】：如果你已经完成安装等操作，可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作，重…...
浅谈 React Hooks
React Hooks 是 React 16.8 引入的一组 API，用于在函数组件中使用 state 和其他 React 特性（例如生命周期方法、context 等）。Hooks 通过简洁的函数接口，解决了状态与 UI 的高度解耦，通过函数式编程范式实现更灵活 Rea…...
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架【附练习数据】
微软PowerBI考试 PL300-选择 Power BI 模型框架 20 多年来，Microsoft 持续对企业商业智能 (BI) 进行大量投资。 Azure Analysis Services (AAS) 和 SQL Server Analysis Services (SSAS) 基于无数企业使用的成熟的 BI 数据建模技术。 同样的技术也是 Power BI 数据…...
边缘计算医疗风险自查APP开发方案
核心目标：在便携设备（智能手表/家用检测仪）部署轻量化疾病预测模型，实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...
质量体系的重要
质量体系是为确保产品、服务或过程质量满足规定要求，由相互关联的要素构成的有机整体。其核心内容可归纳为以下五个方面： 🏛️ 一、组织架构与职责 质量体系明确组织内各部门、岗位的职责与权限，形成层级清晰的管理网络…...
Mac软件卸载指南，简单易懂！
刚和Adobe分手，它却总在Library里给你写"回忆录"？卸载的Final Cut Pro像电子幽灵般阴魂不散？总是会有残留文件，别慌！这份Mac软件卸载指南，将用最硬核的方式教你"数字分手术"࿰…...
今日学习：Spring线程池|并发修改异常|链路丢失|登录续期|VIP过期策略|数值类缓存
文章目录 优雅版线程池ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor的装饰器并发修改异常并发修改异常简介实现机制设计原因及意义 使用线程池造成的链路丢失问题线程池导致的链路丢失问题发生原因 常见解决方法更好的解决方法设计精妙之处 登录续期登录续期常见实现方式特…...
浪潮交换机配置track检测实现高速公路收费网络主备切换NQA
浪潮交换机track配置 项目背景高速网络拓扑网络情况分析通信线路收费网络路由 收费汇聚交换机相应配置收费汇聚track配置 项目背景 在实施省内一条高速公路时遇到的需求，本次涉及的主要是收费汇聚交换机的配置，浪潮网络设备在高速项目很少，通…...
怎么让Comfyui导出的图像不包含工作流信息，
为了数据安全，让Comfyui导出的图像不包含工作流信息，导出的图像就不会拖到comfyui中加载出来工作流。 ComfyUI的目录下node.py 直接移除 pnginfo（推荐） 在 save_images 方法中，删除或注释掉所有与 metadata …...
【p2p、分布式，区块链笔记 MESH】Bluetooth蓝牙通信 BLE Mesh协议的拓扑结构 定向转发机制
目录 节点的功能承载层（GATT/Adv）局限性： 拓扑关系定向转发机制定向转发意义 CG 节点的功能 节点的功能由节点支持的特性和功能决定。所有节点都能够发送和接收网格消息。节点还可以选择支持一个或多个附加功能，如 Configuration …...