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数据脱敏

数据脱敏（Data Masking，DMask）是一款敏感数据脱敏与水印标记工具，可对数据系统中的敏感信息进行脱敏处理并在泄漏时提供追溯依据，为企业数据共享、迁移、分发提供安全保护措施。

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• pandas：数据离散化与离散化数据的后期处理(one-hot)

  大家好，我是黄同学今天跟大家聊聊数据离散化与离散化数据的后期处理。1、什么是数据离散化？连续属性的离散化，就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。最后用不同的符号或整数值，代表每个子区间的属性值。2、为什么要进行数据离散化？  数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。  对于某些机器学习算法来说，像决策树、随机森林、朴素贝叶斯。他们的数据集大多数都是针对的离散型数据。因此做出有效的数据离散化，对于降低计算复杂度和提高算法准确率有很重要的影响。  离散型数据更容易理解。针对收入字段，一个人是3000，一个人是20000。有的特征是连续性数据类型，有的数据本身就是离散型数据变量。  已经是离散型数据变量，我们不用管。但是对于连续性数据变量，如果需要进行数据离散化，应该怎么办？4、离散化数据的后期处理(one-hot编码)  不管是连续性数据变量，还是离散型数据编码，都是数据的一个特征，都有它独特的含义。

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• 数据离散化及其KMeans算法实现的理解

  “ 这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。” ?01—数据离散化数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。02— 数据离散化的意义一些数据挖掘算法中（比如Apriori算法），要求数据是分类属性形式。03— 常用的数据离散化方法离散化的工作很容易理解，就是依照一定规律把写数据给分成少数的几类。那这个规律是什么呢？常用的离散化方法有：分位数法：使用四分位、五分位、十分位等进行离散距离区间法：等距区间或自定义区间进行离散频率区间法：根据数据的频率分布进行排序，然后按照频率进行离散，好处是数据变为均匀分布，但是会更改原有的数据结构聚类法：使用k-means将样本进行离散处理卡方：通过使用基于卡方的离散方法，找出数据的最佳临近区间并合并，形成较大的区间二值化：数据跟阈值比较，大于阈值设置为某一固定值（例如1），小于设置为另一值（例如0）

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