1樓：匿名使用者
不同模型對資料要求不一樣，就需要對資料做相應的處理。對於一般的線性迴歸模型，要求自變數的資料型別為連續型，故需要對離散的資料連續化，一般對有序離散採取0、1、2、3...這類編碼，對無序離散變數生成多個啞變數。
對於決策樹模型，需要將連續資料離散化；為了展現連續資料的分佈特徵，繪製直方圖時，也需對連續資料離散化
2樓：匿名使用者
模擬量是連續資料 ，離散化就是取某些點資料，通過觀測資料反應狀態（模數轉化）
連續化 就是 反過來 （數模轉化）
3樓：
是為了不同的目的，解決不同的難題。
matlab為什麼連續系統要離散化
4樓：西瓜井
因為連續系統在電腦上無法實現，只能把連續系統離散化，但是這裡的離散化是非常密集的，在誤差允許的範圍內，可以非常的逼近原函式。
5樓：叢葉
不只是matlab是這樣，所有的軟體都是這樣的，只不過有一些軟體沒有讓你自己去設定類似於『解析度』，『**步長』這樣的引數罷了，都是預設值（這樣的傻瓜式操作，不一定能達到符合自己的最佳要求）。
6樓：匿名使用者
所謂**，我個人bai理解應
du該是利用數
值積分的方式（zhi例如龍格庫dao塔，尤拉，梯回形法等數值積分方法）答來近似求解系統微分方程組的過程。而在做數值積分（matlab中的ode函式simulink設定選單中的積分方法選型）的時候，必然涉及到積分步長（ode函式是自動進行步長控制的，simulink中使用者可以給出最大，最小步長值），誤差控制（simulink中給出的tolerance）。這些看似像是離散化，但實際上和系統離散化有本質的區別。
如果你要**的系統是連續系統，而你有沒有特別的要求，matlab中沒有必要進行離散化。simulink中有continues就是針對時間連續系統**的模組庫。
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