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离散化(Discretization)是指将连续数据(Continuous Data)划分为离散值的过程。在数据分析和机器学习领域，离散化通常用于将连续变量转换为离散变量，以便于数据分析和建模。
举例来说，如果你有一个年龄数据集，其中包含连续的年龄值(例如20、21、22、23...)，你可以将这些值离散化为年龄段(例如20-24岁、25-29岁、30-34岁等)。这样就将连续数据转换为离散数据，方便进行统计分析、可视化和建模等。
离散化的方法包括等宽离散化、等频离散化、基于聚类的离散化等。在选择离散化方法时，需要考虑数据类型、数据分布、数据量、业务需求等因素。
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