Как дискретизация влияет на преобразование непрерывной информации?

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

Некоторые преимущества такого преобразования:

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

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