matlab如何通过等频法和等宽法将连续数据离散化为0,1类型数据

在Matlab中，可以通过等频法和等宽法将连续数据离散化为0/1类型数据。具体实现方法如下：

等频法离散化：

% 生成随机数据
x = randn(100,1);

% 设定分为5个区间
numBins = 5;

% 计算分位数边界
pctEdges = prctile(x, 0:100/numBins:100);

% 进行离散化
bin = discretize(x, pctEdges);

% 将离散化结果转换为0/1类型数据
x_discretized = zeros(length(x), numBins);
for i = 1:numBins
    x_discretized(:, i) = bin == i;
end

等宽法离散化：

% 生成随机数据
x = randn(100,1);

% 设定分为5个区间
numBins = 5;

% 计算边界
binEdges = linspace(min(x), max(x), numBins+1);

% 进行离散化
bin = discretize(x, binEdges);

% 将离散化结果转换为0/1类型数据
x_discretized = zeros(length(x), numBins);
for i = 1:numBins
    x_discretized(:, i) = bin == i;
end

以上代码中，我们使用了Matlab自带的discretize函数进行离散化，并通过循环将离散化结果转换为0/1类型数据。注意，离散化后的0/1类型数据可作为机器学习模型的输入特征。