直方圖進行數(shù)據(jù)離散化實驗(編輯修改稿)
2025-05-22 13:18 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ，E2=，最大相對誤差M1=，M2=。對于上述兩組數(shù)據(jù)，對于采用直方圖進行數(shù)據(jù)離散化，在桶數(shù)目多的情況下，誤差較小。當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。但是這樣的數(shù)據(jù)離散化時無意義的，在比較K不同時，還需要考慮另一項指標：數(shù)據(jù)壓縮比率。 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。如果改變?nèi)≈捣椒ǎ热缬猛皟?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)論不會改變。5 實驗心得體會使用程序讀入文本數(shù)據(jù)方法 讀入數(shù)據(jù)問題，使用的數(shù)據(jù)是從dat文件轉(zhuǎn)換過來的txt文件，每行的數(shù)據(jù)都是換行后的，所以可以直接通過getline函數(shù)獲取每行值，然后使用atoi函數(shù)轉(zhuǎn)換為整型數(shù)據(jù)。為何在實驗結(jié)論中的評價標準不使用絕對誤差？ 絕對誤差對于離群點敏感，不能代表整體逼近效果。對于一簇樣本數(shù)據(jù)，應采用何種直方圖劃分更為合理？對于數(shù)據(jù)的劃分，在實驗中是采用用戶的一個預設(shè)值，可以通過數(shù)學的方法獲取一個較為良好的K值嗎？ 參考文獻 [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()。 if(!infile) return FALSE。 char ch_num[10]。 //int i=0。 // while(!() ) { (ch_num,sizeof(ch_num))。 (atoi(ch_num))。 } ()。 return TRUE。}//等寬度直方圖統(tǒng)計void CDrawHistogramDoc::WidthEqualCate(vectorint vt,int min,int max,int num){ if(max=0 || num==0) return。 int interval=max/(int)num。 //申請數(shù)組，初始化為0 int * array=new int[num]。 for(int pos=0。posnum。pos++) { array[pos]=0。 } for(int i=0。i(int)()。i++) { if(vt[i]/interval num) ar
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