Как дискретизация влияет на преобразование непрерывной информации?

Дискретизация влияет на преобразование непрерывной информации следующим образом: непрерывные переменные, функции и уравнения преобразуются в дискретные формы. 1

Некоторые преимущества такого преобразования:

• Упрощение обработки. 1 Дискретизация помогает преодолеть ограничение моделей машинного обучения, которые не могут напрямую обрабатывать непрерывные значения. 1
• Выявление закономерностей. 1 Дискретизация позволяет обнаружить тенденции, которые могут быть скрыты в непрерывных данных. 1
• Управление выбросами. 1 Группировка данных по ячейкам помогает уменьшить влияние экстремальных значений, позволяя моделям фокусироваться на тенденциях, а не на выбросах. 1
• Сокращение характеристик. 1 Дискретизация позволяет группировать значения по интервалам, уменьшая размерность непрерывных объектов при сохранении их основной информации. 1
• Улучшение визуализации и интерпретируемости. 1 Дискретизированные данные упрощают создание визуализаций для исследовательского анализа и интерпретацию данных, что помогает в процессе принятия решений. 1

Однако есть и недостатки: восстановление непрерывной величины по дискретному представлению может быть сложным, и восстанавливаемый образ может отличаться от подлинника. 5