chimerge离散化分箱

chimerge是一种用于离散化分箱的算法，它可以帮助我们将连续的数值型数据分成几个离散的区间，这样可以更好地理解和分析数据的特征。这个过程主要是通过合并相邻的区间来实现的。

首先，chimerge算法会对数据进行排序，然后将相邻的数值进行组合成区间。接着，算法会计算每个相邻区间的卡方值，并将卡方值最小的两个相邻区间进行合并。这个过程会一直持续下去，直到满足设定的停止条件。

离散化分箱可以帮助我们更好地理解数据的分布情况，同时也可以减少数据的复杂性。例如，在某个数据集中，我们可以将收入这个连续变量进行离散化分箱，将收入分成低、中、高三个区间，这样可以更好地理解不同收入水平对其他变量的影响。

总的来说，chimerge离散化分箱是一种有效的数据处理方法，可以帮助我们更好地理解和分析数据的特征，也为后续的建模和分析提供了更加清晰和简化的数据基础。

相关问题

chimerge离散化 python

chimerge是一种数据离散化方法，它的主要思想是将连续数据排序并分成多个区间，然后计算相邻两个区间的卡方值，每次选择卡方值最小的两个区间进行合并。在Python中，可以使用以下步骤来实现chimerge离散化：

1. 首先，对数据进行排序，将其分成多个初始区间。可以选择每个属性值作为初始区间，例如对身高进行离散化时，某个样本的身高是174，则初始区间为\[174, 174\]。

2. 接下来，计算每对相邻区间的卡方值。卡方值可以通过卡方分析来计算。

3. 选择卡方值最小的两个区间进行合并。如果有多对卡方值相等且为最小值的区间，可以同时对它们进行合并。

4. 重复步骤2和步骤3，直到满足停止条件。停止条件可以是达到所需的区间数目或者卡方值超过某个阈值。

需要注意的是，chimerge离散化方法也存在一些缺陷。其中之一是对最后划分区间数目的确定，可以通过定义一个概念来度量划分结果的好坏，例如划分的纯度或分类的准确率。另一个缺陷是可能存在前一个区间的后值和后一个区间的前值相等的情况，这在逻辑上是不合理的，并且在应用分类时可能会遇到问题。这种情况的原因是属性的某个取值可能有多个，在排序时它们都排在一起，导致合并时出现这种情况。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [数据离散化之chimerge算法的实现（python版）（以莺尾花数据为例）](https://blog.csdn.net/weixin_43550933/article/details/111183150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

chimerge离散化

Chimerge是一种数据离散化方法，其主要思想是将连续数据排序并分成多个区间，然后计算相邻两个区间的卡方值，并选择卡方值最小的两个区间进行合并。\[1\]这种方法的目的是将连续数据转化为离散数据，以便于后续的数据分析和处理。

如果你对Chimerge方法感兴趣，你可以在引用\[2\]提供的链接中找到一个包含了Chimerge方法代码解析的下载文件。这个文件可以帮助你更好地理解和实现Chimerge方法。

关于Chimerge方法的原始论文是由Kerber在1992年发表的，题为"Chimerge: Discretization of numeric attributes"。你可以参考这篇论文\[3\]来深入了解Chimerge方法的细节和应用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [数据离散化之chimerge算法的实现（python版）（以莺尾花数据为例）](https://blog.csdn.net/weixin_43550933/article/details/111183150)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Chimerge算法与matlab代码实现(数据离散化)](https://blog.csdn.net/weixin_44912943/article/details/117387033)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [chimerge连续数据离散化算法[MATLAB代码]](https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/113245018)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]