我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range） 极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差： 极差计算比较简单，能从一定程度上反映数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往
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2024-01-15 08:20:40
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数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一加粗样式种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：**极差：**极差为数据样本中的最大值与最小值的差值R=max(i)-min(i)，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的
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2024-01-15 01:46:40
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应用： 离散度可以在编解码中分析不同变换的效率。CELT编码中就选择了这种方法来决定是否应该使用harr小波变换。测量方法：标准差（Standard Deviation），在概率统计中最常使用作为统计分布程度（statistical dispersion）上的测量。标准差定义是总体各单位标志值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果，原则上具有两种
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2023-10-07 18:21:07
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随机抽样离散型随机变量二项分布/0-1分布概念PYTHON CODE:应用补充泊松分布/Poisson分布超几何分布连续型随机变量均匀分布正态分布指数分布其他随机函数 np.random.seed()随机数种子，功能：每次生成的随机数因时间差异而不同。 为什么需要seed：在数据预处理中，如果有随机操作，最好制定一个随机数种子，避免随机数据对结果造成影响。 随机变量分为离散型随机变量与 非离
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2024-05-30 10:03:05
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极差极差又被称为范围差或全距（Range），以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数，其最大值与最小值之间的差距，即最大值减最小值后所得之数据。它是标志值变动的最大范围，它是测定标志变动的最简单的指标。移动极差是其中一种。极差不能用做比较，单位不同，方差能用做比较，因为都是个比率。计算公式：最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法在日常生活中最为常见，
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2023-10-30 14:37:10
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创建索引的目的是快速从整体集合中选择性地读取满足条件的一部分集合。在查询条件中既有对缩减查询范围起主要作用的驱动查询条件，也有单纯起检验作用的过滤查询条件，数据库将全部满足这两种查询条件的最终结果输出给我们。由此可见，虽然获得的最终结果相同，但是随着查询条件所起作用的不同，内部所处理的数据量具有很大的差异。 因此，最理想的方
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2024-03-05 10:17:08
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描述统计和数据分布特征，平均数只是一部分，另一部分就是变异性量数，或称离散量数。变异性(variability)：也叫散布或离散度，可看作是对不同数值之间差异性的测量。我们先来看一看下面3组数据第1组：1，3，3，7，6第2组：3，4，5，4，4第3组：4，4，4，4，43组数据的均值都为4第1组数值相互之间的差异较大第2组数值相互之间的差异较小第3组数值相互之间没有差异变异性用来描述数据分布的特
目录算法原理算法模板1）手工编码2）c++用STL函数实现离散化附录：算法原理 给出一列数字，在有些情况下，这些数字的值得绝对大小不重要，而相对大小很重要。例如，对一个班级学生的成绩进行排名，此时不关心成绩的绝对值，只需要输出排名，如分数为{95，50，72，21}，排名为{1，3，2，4}。  
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2024-06-29 09:42:15
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文章目录1、对离散数学的理解2、java1面向对象的特征有哪些方面？3、数组有没有length()方法？String有没有length()方法？4、重载（Overload）和重写（Override）的区别。重载的方法能否根据返回类型进行区分？5、抽象类（abstract class）和接口（interface）有什么异同？6、Java支持多继承吗？7、进程与线程的区别 ?8、$(document
创建索引的目的是快速从整体集合中选择性地读取满足条件的一部分集合。在查询条件中既有对缩减查询范围起主要作用的驱动查询条件，也有单纯起检验作用的过滤查询条件，数据库将全部满足这两种查询条件的最终结果输出给我们。由此可见，虽然获得的最终结果相同，但是随着查询条件所起作用的不同，内部所处理的数据量具有很大的差异。
创建索引的目的是快速从整体集合中选择性地读取满足条件的一部分集合。在查询条件中既有对缩减查询范围起主要作用的驱动查询条件，也有单纯起检验作用的过滤查询条件，数据库将全部满足这两种查询条件的最终结果输出给我们。由此可见，虽然获得的最终结果相同，但是随着查询条件所起作用的不同，内部所处理的数据量具有很大的差异。 因此，最理想的方法就是把拥有最小查询范围的
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2024-03-21 22:56:47
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数据离散化及其KMeans算法实现的理论理解摘要数据离散化的理解数据离散化的意义常用的离散化方法K-Means算法算法描述理解注意事项小结摘要这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。数据离散化的理解 数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我
# MySQL离散度计算数据样品采集数量
在数据分析中，离散度是反映数据分布程度的一个重要指标。它能够告诉我们数据集中各数据点的分散程度。在这里，我们将探索如何使用MySQL计算离散度并通过样品采集数量来展示结果。
## 整体流程
为了帮助刚入行的小白更好地理解，我们将整个过程简化为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 确定数据源 | 识别将要分析的
最近对问题目标是在一个给定的点集中找到距离最近的一对点。解决最近对问题有两个常用的方法，一是蛮力法，二是本文记录的分治法。分治法Python实现：# -*- coding:utf-8 -*-
import math
def distance(p1, p2):
"""计算两个点之间的距离"""
return math.sqrt((p1[0] - p2[0])**2 + (p1[1]
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2024-04-10 17:02:52
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# Python求KL离散度的实现步骤
## 概述
KL离散度（Kullback-Leibler divergence），也称为相对熵，在概率论和信息论中广泛应用。它衡量了两个概率分布之间的差异。在Python中，我们可以使用SciPy库来计算KL离散度。本文将介绍Python中如何计算KL离散度的步骤。
## 整体流程
下面是计算KL离散度的整体流程，我们将通过代码实现这些步骤：
| 步骤
原创
2023-09-05 04:08:42
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本文主要解释了什么是离散化，什么情况下我们需要离散化，以及离散化的优点 文章目录一、什么是数据离散化二、为什么要进行离散化三、离散化的优势四、总结：4、参考文档： 一、什么是数据离散化百度百科： 离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。 通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。例如： 原数据：1,999,100000,15；处理后：
```
在数据库优化中，MySQL 存在“离散度低索引”问题。这种现象发生在索引列的数据分布相对集中的场景下，导致执行计划的不理想，从而影响查询性能，进而影响整个业务的运行效率。为了解决这个问题，我将详细记录整个分析及解决过程。
## 问题背景
在某电商系统中，数据库对用户查询的响应时间显著增加，导致客户体验下降和业务流失。以下是关键时间线事件：
- **第1周**：用户开始反馈查询速度慢。
离散化如果一个数值范围是0-10^9，数值域特别大，个数比较小，比如只有10^5个数（值域跨度很大，数分布很稀疏）。如果开10^9区域特别浪费内存。所以我们需要把他们映射到从0开始的连续的自然数。例：数组a[] = 1, 3, 100, 2000, 500000.数值很大，但是里面的数很小。我们使用0，1，2，3，4，来分别映射到1，3，100，2000，500000中.这个过程就叫做离散化。离散
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2024-04-19 15:27:45
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数据离散化数据离散化的一种常用方法是依据数据的相关性程度进行离散化，最常见的算法就是ChiMerge算法定义
chimerge是基于chi-squre的，监督的，自底向上（合并的）一种数据离散化方法。
卡方检验 xyz Ax1y1z1aBx2y2z2b xyzN
统计AB属性的独立性：
1. 分别计算期望频率，例如(A,
通路通路 —— 点边点边……点（点边可以重复）注意 长度 的概念——边数回路 —— 最后又回到自己，如其字面意思简单 —— 边互异（边不可重复）初级 —— 点互异（点不可重复，除了起点终点）注意路径 和圈 所指代的复杂通路 应该不是很重要，先不看注意是在无向图 的条件下周长、围长最长圈的长度是周长，最短圈的长度是围长通路、回路的定理 通路最大为n-1，而回路最大为n（因为比通路多了一条从次终点回到
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2024-04-01 11:29:24
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