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…...
OpenClaw对比测试：Qwen3.5-9B与其他模型在自动化任务中的表现
OpenClaw对比测试：Qwen3.5-9B与其他模型在自动化任务中的表现 1. 测试背景与实验设计 最近在搭建个人自动化工作流时，我遇到了一个关键问题：OpenClaw框架下究竟该选择哪个大模型作为决策核心？为了找到答案，我花了三天…...
BERT-base-uncased完全指南：从基础原理到实战应用
BERT-base-uncased完全指南：从基础原理到实战应用 【免费下载链接】bert-base-uncased 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/bert-base-uncased 一、认知铺垫：为什么BERT改变了NLP格局？ 1.1 BERT的突破性意义何…...
手把手推导NCP1380准谐振反激公式：用Mathcad复现ON官方计算书（附推导过程）
从零推导NCP1380准谐振反激公式：Mathcad实战全解析 当电源工程师第一次打开NCP1380官方计算书时，那些看似魔术般直接呈现的公式往往让人既兴奋又困惑。兴奋的是有了现成的设计工具，困惑的是这些公式背后的物理本质和数学逻辑被隐藏在技术文档…...
新手必看！用PHPStudy一键搭建DVWA靶场（附常见错误解决）
零基础实战：用PHPStudy快速搭建DVWA漏洞靶场全指南 第一次接触网络安全实战时，很多人会被复杂的实验环境搭建劝退。作为过来人，我完全理解那种面对满屏报错信息的无力感。本文将手把手带你用PHPStudy这个神器，在Windows系统上快速…...
staticFunctional：嵌入式零堆内存的std::function替代方案
1. staticFunctional：嵌入式系统中零动态内存开销的 std::function 替代方案1.1 设计动因与工程痛点在资源受限的嵌入式系统（如 ARM Cortex-M0/M4、AVR、ESP32、Teensy 系列）中，std::function的标准实现存在根本性兼容障碍。其典型…...
一文讲透｜一键生成论文工具：2026年最新测评与推荐大全
2026年真正好用的一键生成论文工具，核心看生成的论文质量、低AI味、格式正确、学术适配四大指标。综合实测，千笔AI、ThouPen、豆包、DeepSeek、Grammarly 是当前最值得推荐的梯队，覆盖从免费到付费、从中文到英文、从文科到理工的全场景需求。…...
从单变量到多变量：ODE与PDE的核心差异与应用场景解析
1. 从自变量数量看本质差异 第一次接触微分方程时，我也曾被ODE和PDE搞得晕头转向。直到有天导师用了个特别形象的比喻：ODE就像观察单车道上的车流，而PDE则是分析整个立交桥的交通网络。这个比方一下子点醒了我——核心差异就在于自变量数量这…...
java毕业设计基于springboot+vue的电影院座位管理系统
前言 该系统旨在实现电影院座位的高效管理，包括座位预订、售票、座位状态实时监控等功能。通过该系统，电影院可以提高售票效率，优化座位使用率，同时为顾客提供便捷的购票体验。 一、项目介绍 开发语言：Java 框架&…...
PlugY：暗黑2单机玩家必备的生存工具包，开启无限可能游戏体验 [特殊字符]
PlugY：暗黑2单机玩家必备的生存工具包，开启无限可能游戏体验 🔥 【免费下载链接】PlugY PlugY, The Survival Kit - Plug-in for Diablo II Lord of Destruction 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pl/PlugY 还在为暗黑破坏神…...
刷题无效、偏科严重？脑能模型解构 K12 学习底层能力问题
一、问题定义：K12 学习低效的核心并非知识缺口，而是大脑能力结构断链在 K12 家庭教育场景中，刷题耗时但效率无提升、偏科补学却差距扩大、孩子拖延喊不动、学习焦虑厌学等问题成为普遍痛点，多数家长将其归因于孩子智商、天赋或学习…...