连续属性离散化处理

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一、概念

某些分类算法，要求我们对连续性的属性进行分类处理，离散化的过程主要包括确定分类的个数，并将数据集映射到这些分类中，这里涉及三种分类方法：

1）等宽法

类似于制作频数分布图，将属性分布值分为几个等分的分布区间；

2）等频法

将相同数量的记录放入每个区间；

3）基于聚类的分析方法

将属性按照K-means算法进行聚类，然后根据聚类的分类，将同一聚类的记录合并到同一组内。

下面针对：肝气郁结证型系数数据集进行三种离散化的python实现，数据集下载地址：

https://github.com/zakkitao/database/blob/master/discretization_data.xls​github.com

二、代码实现

1）导入数据集以及各种需要的库

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data = 'chapter4/demo/data/discretization_data.xls'
data = pd.read_excel(data)
import numpy as np

2）等宽离散法

data = data[u'肝气郁结证型系数'].copy()  #将数据集转化为集合
k = 4    #k值为组数
d1 = pd.cut(data,k,labels=range(k))   #将集合分组

3）等频离散法

w = [i/k for i in range(k+1)] #计算百分比
w = data.describe(percentiles=w)[4:9]  #计算各个百分位数
d2 = pd.cut(data,w,labels=range(k))   #将集合分组

4）k-means分组

from sklearn.cluster import KMeans   #导入kmeans
kmodel = KMeans(n_clusters = k)      #确定族数
kmodel.fit(data.values.reshape(len(data),1))    #训练数据集
c = pd.DataFrame(np.sort(kmodel.cluster_centers_))   #确定中心并排序
w = c.rolling(2).mean().iloc[1:]      #取移动平均值
w = [0]+list(w[0])+[data.max()]       #加上最大最小值作为边界值
w = list(np.sort(w))          #再次排序
d3 = pd.cut(data,w,labels = range(k))

5）定义画图函数并生成图像

 def classified_plot(d):
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.figure(figsize=(7,5))
    for j in range(0, k):
        plt.plot(data[d==j], [i for i in d[d==j]], 'o')
classified_plot(d1)
classified_plot(d2)
classified_plot(d3)

如图：按照顺序排列的三图