直方圖進(jìn)行數(shù)據(jù)離散化實驗-免費閱讀
【正文】 jpDoc()。 CBrush * myBrush=new CBrush。 } //最后一個數(shù)是終點邊界 for(ptr=pDoc()。 CDrawHistogramDoc* pDoc = GetDocument()。rect,myBrush)。 vectorint::iterator ptr。j++) { this(vt[i])。 delete [] array。 //申請數(shù)組，初始化為0 int * array=new int[num]。 char ch_num[10]。當(dāng)K=N時，數(shù)據(jù)即為原始數(shù)據(jù)，此時，誤差E和M都為0。 平均相對誤差E定義如下： ，其中，和分別表示第i個值的離散值和真實值，N表示數(shù)據(jù)總量。直方圖的使用是為了離散化數(shù)據(jù)。由程序運行時讀入。等深度直方圖的數(shù)據(jù)桶的創(chuàng)建思想是：使得每個桶的頻率粗略的為常數(shù)，即每個桶中包含大致相當(dāng)?shù)臉颖緮?shù)據(jù)數(shù)目。（1）等寬度直方圖 對數(shù)據(jù)進(jìn)行分箱。同時，掌握使用不同直方圖對數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化的原理和方法。在這種分箱方法下，分箱數(shù)目。對于排序后的序列，有。每個桶的數(shù)據(jù)量c的計算公式，N表示原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)個數(shù)。4 實驗結(jié)論 對于上述的四種離散化結(jié)果，如何來判定哪種離散化數(shù)據(jù)的效果更好呢？一般的，離散后的數(shù)據(jù)越接近樣本原始數(shù)據(jù)，則效果越好。 對于等寬度直方圖，當(dāng)K=10和K=20的情況下，可得到兩組不同的離散值T1和T2。為何在實驗結(jié)論中的評價標(biāo)準(zhǔn)不使用絕對誤差？ 絕對誤差對于離群點敏感，不能代表整體逼近效果。 return TRUE。i(int)()。 int i=interval。 CDrawHistogramDoc* pDoc = GetDocument()。 CBrush * myBrush=new CBrush。j++) { (%d,pDocvt_data_width[j])。 if(pDocvt_data_depth[pDoc()1]/thisx_ratioX_LENGTH) { thisInvalidate()。 (amp。 } i++。 }}10 / 10。 //填充區(qū)域 (amp。 CBrush * myBrush=new CBrush。 vectorint::iterator ptr。 for(int j=0。ptr!=pDo
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