hosteons中文网

离散化技术方法可以通过将属性（连续取值）域值范围分为若干区间，来帮助消减一个连续（取值）属性的取值个数。可以用一个标签来表示一个区间内的实际数据值。在基于决策树的分类挖掘中，消减属性取值个数的离散化处理是一个极为有效的数据预处理步骤。

图 1 所示是一个年龄属性的概念层次树。概念层次树可以通过利用较高层次概念替换低层次概念（如年龄的数值）来减少原有数据集的数据量。虽然一些细节在数据泛化过程中消失了，但这样所获得的泛化数据或许会更易于理解、更有意义。在消减后的数据集上进行数据挖掘显然效率更高。

数值概念层次树

由于数据的范围变化较大，所以构造数值属性的概念层次树是一件较为困难的事情。利用数据分布分析，可以自动构造数值属性的概念层次树。其中，主要的几种构造方法如下。

1. Bin 方法

Bin 方法是一种离散化方法。例如，属性的值可以通过将其分配到各 Bin 中而将其离散化。利用每个 Bin 的均值和中位数替换每个 Bin 中的值（利用均值或中位数进行平滑），并循环应用这些操作处理每次的操作结果，就可以获得一个概念层次树。

图 1  年龄属性的概念层次树