我正在尝试找到一致标准化的最佳方法。
基本上我有一定数量的实例，每个实例都有一定数量的带有 float 值的属性:
例如:
At1 At2 At3
0.1 0.3 3.0
0.1 4.5 2.1
...
我想将每个属性映射到整数值，试图与数据保持一致。
例如，我尝试简单地，对于每个属性，除以该属性的最大值和最小值之间的差异，将其划分为任意值，例如 10，然后将每个属性的所有 double 值映射到它的索引相应的间隔，通过这样做，将我的属性标准化为 1 到 10 之间的整数值......
但是我想要一种方法，它可以为每个属性使用尽可能短的间隔数而不会失去一致性，例如，如果我有一个具有三个可能值的属性:1.2、3.5 和 223.3 通过我的方法使用例如 10 个可能的间隔我会为该属性设置大量不必要的间隔，并且会浪费大量空间...
有什么建议么？
最佳答案
我认为您是在询问 encoding 的 compression ，或者更具体地说，如何找到实数到整数的 1-1 映射。
Huffman encoding 可能是最著名的，并且可以证明是最小的(用您的术语来说，浪费的间隔数量最少)。 Range encoding 也很受欢迎。
关于math - 在不失去一致性的情况下将数据从 double 映射到整数的最简单方法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/4422442/