【正文】 文獻 [1] 數(shù)據(jù)挖掘：概念與技術(shù)/（加）韓家煒，（加）坎伯（Kamber,M.）著；：機械工業(yè)出版社，附錄（源代碼）//讀入數(shù)據(jù)BOOL CDrawHistogramDoc::ReadFile(CString filePath){ fstream infile()。i++) { if(vt[i]/interval num) array[vt[i]/interval]++。 ASSERT_VALID(pDoc)。 (+X_LENGTH,+20*j,str)。rect,myBrush)。 (+X_LENGTH,+20*j,str)。ptr++) { //繪制0vt_data_depth[0] if(i==0) { CRect rect(this,this,this + pDocvt_data_depth[0]/thisx_ratio,this)。 } //顯示統(tǒng)計值 CString str。 } this(vt[size1])。posnum。 在實驗中，對于每個桶中的數(shù)據(jù)，取離散值的方法是取中值。在K=10的情況下：使用等寬度直方圖，樣本數(shù)據(jù)離散值為{550，1650，2750，3850，4950，6050，7150，8250，9350，10450}；使用等深度直方圖，樣本數(shù)據(jù)的離散值為{3，43，182，403，643，981，1378，1803，2365，6770}。只有在這種情況下，才滿足大致相當(dāng)。實驗題目： 直方圖進行數(shù)據(jù)離散化 1 實驗?zāi)康闹狈綀D使用分箱來近似數(shù)據(jù)分布，是數(shù)據(jù)規(guī)約的一種形式。所要求的是每一個桶的邊界。在K=20的情況下，使用等寬度直方圖，樣本數(shù)據(jù)離散值為{275，825，1375，1650，1925，2475，3025，3575，4125，4675，5225，5775，6325，6875，7425，7975，8525，9075，9625，10175，10725}；使用等深度直方圖，樣本數(shù)據(jù)的離散值為{0，2，17，50，108，199，308，412，539，683，842，1051，1221，1368，1552，1776，2035，2338，2742，6915}。如果改變?nèi)≈捣椒?，比如用桶?nèi)樣本的平均值來表示離散值，則會得到不同的E和M，但是結(jié)論不會