离散化与矩的用途

离散化

即使应用的数据挖掘算法支持连续属性，您也可以考虑下列要通过离散化进行数据转换的原因。

• 可以大大减少计算性建模工作量。
• 通常，创建的模型越简单，可读性越好。
• 对于分类模型，可以避免过度拟合。

矩

您可以使用矩来计算连续属性的分布矩和相关摘要统计。例如，此类属性包括均值、方差、标准差、偏度、过量峰度、最小值和最大值。