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基于粒度商的连续属性离散化方法
基于粒度商的连续属性离散化方法
摘要：
离散化是数据挖掘中重要的预处理技术之一，它将连续属性转化为离散的取值。本文提出一种基于粒度商的连续属性离散化方法。该方法以粒度划分为基础，通过计算属性值与粒度商的差值确定该属性值所属的粒度，从而实现连续属性的离散化。实验结果表明，该方法能有效地保留数据的原始信息和特征，提高离散化后数据的可用性。
关键词：离散化，连续属性，粒度商，特征保留
1.引言
随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了从海量数据中发现有价值信息的有效手段之一。而数据挖掘的前提就是要对数据进行预处理，其中离散化作为一种重要的预处理方法，被广泛应用于数据挖掘的各个领域。离散化可以将连续属性转化为离散的取值，便于数据分析和挖掘。
2.相关工作
目前，已经有许多离散化方法提出。传统方法的核心思想是设定阈值或划分区间进行离散化。然而，这些方法往往会导致信息丢失或使得离散化后数据的可用性下降。因此，需要针对特定问题提出更有效的离散化方法，以保留数据的原始信息和特征。
3.基于粒度商的离散化方法
粒度是一种对数据进行划分的策略，可以将连续属性划分为离散的粒度区间。基于粒度商的离散化方法，是在计算属性值与粒度商的差值的基础上确定数据所属的粒度区间。
算法流程如下：
1）确定粒度，将连续属性的取值范围划分为若干个区间，每个区间为一个粒度。
2）计算属性值与每个粒度的商的绝对值，取最小的作为离散化后的值。
假设连续属性的取值范围为[a,b]，粒度的个数为n，粒度的宽度为w=(b-a)/n，属性值为x。根据上述算法流程，离散化后的值可以计算如下：
Discrete_value=argmin|(x-a)/w-i|，i=0,1,2,...,n-1
4.实验设计与结果分析
本文在UCI数据集上进行实验，选取了连续属性为例进行离散化的比较。实验结果表明，基于粒度商的离散化方法能够在保留原始数据信息的同时，有效地降低离散化后数据的误差。
5.总结与展望
本文提出了一种基于粒度商的连续属性离散化方法。通过将连续属性划分为离散的粒度区间，并根据属性值与粒度商的差值确定数据所属的粒度，实现了连续属性的离散化。实验结果表明，该方法能够有效地保留数据的原始信息和特征，提高离散化后数据的可用性。未来的研究方向可以进一步探索基于粒度商的离散化方法在其他数据挖掘任务中的应用，并提出更加灵活高效的粒度划分算法，以适应不同领域和问题的需求。