假设12个销售价格记录已经排序：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215，使用等宽发对其进行离散化处理

以下是使用等宽法对12个销售价格记录进行离散化处理的方法：
1. 首先确定划分的区间数，可以根据经验或者数据分布情况来确定。假设我们将其划分为4个区间。
2. 确定每个区间的宽度，即将最大值和最小值之差除以区间数。在本例中，最大值为215，最小值为5，因此区间宽度为(215-5)/4=52.5。
3. 根据区间宽度和最小值确定每个区间的范围。在本例中，第一个区间的范围为[5,57.5)，第二个区间的范围为[57.5,110)，第三个区间的范围为[110,162.5)，第四个区间的范围为[162.5,215]。
4. 将每个价格记录根据其所在的区间进行离散化处理。例如，15属于第一个区间，因此离散化后的值为1；92属于第三个区间，因此离散化后的值为3。
因此，12个销售价格记录使用等宽法进行离散化处理后的结果为：1，1，1，1，1，2，2，2，3，4，4，4。

--相关问题--:
1. 什么是数据离散化？
2. 除了等

相关问题

假设 12 个销售价格记录已经排序：5， 10， 11， 13,15, 35,50, 55. 72. 92. 204, 215。使用等宽法对其进行离散化处理

等宽法离散化处理指的是将连续的数值区间分成若干个等宽的离散区间。在这个问题中，我们可以将这 12 个销售价格记录分成若干个等宽的区间，使得每个区间内的数据个数尽可能相同。

首先确定区间数，可以使用 Sturges 公式 $k=1+\log_{2}n$ 来计算，其中 $n$ 是数据的数量。在这个问题中，$n=12$，因此 $k=4$。接下来，我们可以将数据范围（最小值和最大值之差）除以区间数，得到每个区间的宽度。在这个问题中，数据范围为 $215-5=210$，因此每个区间的宽度为 $210/4=52.5$。

根据这个宽度，我们可以得到以下 4 个区间：

- 区间 1：5-57.5
- 区间 2：57.5-110
- 区间 3：110-162.5
- 区间 4：162.5-215

其中，第一个区间包含了 5、10、11、13 和 15 这 5 个数据，第二个区间包含了 35 和 50 这 2 个数据，第三个区间包含了 55、72 和 92 这 3 个数据，最后一个区间包含了 204 和 215 这 2 个数据。

因此，我们可以用离散化后的值来代替原始的销售价格记录，得到以下 12 个离散化的值：

- 1
- 1
- 1
- 1
- 1
- 2
- 2
- 3
- 3
- 3
- 4
- 4

假设12个销售价格记录已经排序：5，10，11，13，15，35，50，55，72，92，204，215。使用等宽法对其进行离散化处理

首先确定分组的个数。可以使用Sturges公式：k = 1 + 3.322 log(n)，其中n是数据的数量，k是分组的个数。在这个例子中，n = 12，所以k = 4。

然后确定每个分组的宽度。将最大值和最小值相减并除以k，得到每个分组的宽度。在这个例子中，最大值是215，最小值是5，所以宽度为：(215-5)/4 = 52.5。

接下来，将最小值加上每个分组的宽度，得到每个分组的上限。在这个例子中，第一个分组的上限是5+52.5=57.5，第二个分组的上限是57.5+52.5=110，第三个分组的上限是110+52.5=162.5，第四个分组的上限是162.5+52.5=215。

最后，将每个记录分配到对应的分组。在这个例子中，分组与记录的对应关系如下：

分组1：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55
分组2：72, 92
分组3：204
分组4：215

因此，使用等宽法对这12个销售价格记录进行离散化处理，得到4个分组：5-57.5，57.5-110，110-162.5，162.5-215。