为了避免这种问题，您应该在启动数据 挖掘之前将数字标签转换回离散文本标签。2.数字装箱在装箱数字的时候，原则上所有的值都是无限的，因此是连续的，但是当我们对信息进行建模的时候，我们可能会发现对可用的值进行离散化或者装箱可能会更有效。我们可以用很多方法。第一种方法是指定有限数量的桶，并让算法对桶中的值进行排序。
4、 数据 挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文数据挖掘软件工程技术中的应用毕业论文[摘要]随着计算机技术的发展，软件越来越复杂，系统开发工作也越来越重要。信息技术的广泛应用将产生大量的数据。通过对数据的分析，对实现数据资源的有效利用具有重要意义。简要阐述了-3挖掘技术在软件工程中的应用。【关键词】数据 挖掘技术；在软件工程中；应用软件技术随着信息技术的发展而迅速发展，但其可控性并不是特别强。
作为软件开发行业，数据 挖掘技术的应用实现了数据资源的有效利用。通过研究其规律，可以为软件工程提供相应的指导，有效处理系统故障，提高成本评估的有效性。1-3挖掘技术应用中的问题1.1信息数据软件工程的复杂性数据可以分为结构化和非结构化两大类。软件代码在非结构化数据中起着重要的作用。
5、 数据 挖掘要知道的编程基础知识SQL:数据熟练使用库是任何数据 挖掘人员的必备技能。C :有很多标准的模板库和机器学习模型库，很容易编程实现。Python:在字符串处理上有很大优势，是解释性语言，实现简单，有很多开源机器学习模型库的支持，可以处理大规模数据。Matlab:有强大的矩阵运算，也是解释性语言。有很多成熟的库可以直接调用，支持数据 results的可视化表示，但是处理数据的量有限。
Java:它是使用最广泛的编程语言，许多社区都相互交流。编程灵活高效，但缺点是实现功能的代码量较大(与其他-3挖掘编程语言相比)。Scala:一种具有面向对象风格、函数式风格和更高级并发模型的编程语言。同时Scala是大型数据处理平台Spark的实现语言。关于数据 挖掘想了解编程的基础知识，就在这里分享给大家。
6、 数据 挖掘需要编程吗必需。数据 挖掘是指通过算法搜索隐藏在大量数据中的信息的过程，数据 挖掘 It通常与计算机科学有关，使用统计学、联机分析处理、信息检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验规则)、模式识别等多种方法来达到上述目的。数据 Dig通常需要通过自己的编程来掌握编程语言，所以-3挖掘需要编程，编程(Programming)是程序的中文缩写，是使计算机代码解决某个问题，为某个计算系统指定某种运行模式，使计算系统按照这种计算模式运行，最终得到相应结果的过程。
