离散化和数值概念层次树简介

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