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数据变换？C语言数据类型的转Huàn
若运算数中最长的Lèi型为long型．则其他类型数均转换成long型数,首先Yào将右Biān的值的数据类型转换成左边变量的类型,赋值运算Fú右边的数据类型必须转换成赋值号左边的类型,则char型也转换成intXíng进行运算,不同类型数招必须转Huàn成同一类型De数据才能运算,则相当于将long型转换成整型(int)数据输出,()若运算数中最长Lèi型为int型,相当于Jiāngchar型转换成int型输出。
假设A考了分，B也考了分，但前者是百分制，后者分是满分，如果我们把从这两个渠道收集上来的数据进行集成挖掘，就算使用效率再高的算法，结果也不是正确的2024年12月华为 c8815(华为电子商城)。因为这两个渠道的分数代表的含义完全不同。
在数据变换前，我们需要先对字段进行筛选，然后对数据进行探索和相Guān性分析，接着是选择算法模型（这里暂时不需要进行模型计算，Rán后针对算法模型对ShùJù的需求进行数据变换，从而完成数据挖掘前De准备工作。
数据变换是数据准备的重要环节，它通过数据平滑数据聚集数据概化及规范化等方式将数据转换成适用于数据挖Jué的形式。数据平滑：去除数Jù中的噪声，将连续数据离散Huà。这里可Yǐ采用分箱聚Lèi和回归的方式。数据聚集：对数据进行汇总，在SQL中有一些聚集函数可以供我们操作（max(),min()。数据概化：将数据由较低的概念抽象成为较高的概念，减少数据复杂度，即用更高的概念替代更低的概念。比如说上海杭州深圳北京可以概化为中国。Shù据规范化：使属性数据按比例缩放，这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中。常用的方法有最小—最大规范化Z—score规范化按小数定标规Fàn化等。属性构造：构造出新的Zhǔ性并添加到属性集中。Zhè里会用到特征工程De知识，因Wèi通过属性与属性的连接构造新的属性，其实就是特征工程。Bǐ如说，数据表中统计每个人的英语语Wén和数学成绩，你可以构造一个“总和”这个属性，来作Wèi新属性。
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