如何在数据挖掘中处理事务数据的连续属性，并将其转化为适合关联规则挖掘的形式？

在数据挖掘的关联规则分析中，连续属性的处理是提高分析质量的关键。推荐的资料《量化关联规则：挖掘连续属性的分析方法》将为你提供这方面的深入指导。

参考资源链接：[量化关联规则：挖掘连续属性的分析方法](https://wenku.csdn.net/doc/5tiotjmpm5?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，对于连续属性，如年龄、收入等，需要将其转换为离散属性，以便使用关联规则挖掘。这可以通过离散化方法实现，如将连续属性值范围划分为若干区间。离散化有多种策略，例如等宽、等频、基于聚类等。例如，如果我们要对年收入进行离散化，可以选择将收入分为“低收入”、“中等收入”和“高收入”三个区间。

离散化之后，我们通常采用量化规则，将每个区间转换为一个新的属性，该属性表示原连续属性的区间。在关联规则挖掘中，这些新生成的属性可以和其他属性（如二元属性或已经离散化的其他连续属性）结合起来，形成项集。

此外，对于分类属性，如性别、职业等，需要通过二元化处理转换为适用于关联规则的形式。例如，性别属性可以被转换为“性别=男”和“性别=女”两个二元属性。这种处理方式有助于在事务数据中发现不同属性值组合的频繁模式。

在处理过程中，我们还需要考虑属性值的对称二元属性和标称属性。对称二元属性意味着属性本身没有明确的方向性，如“有宠物”或“无宠物”，在二元化过程中需要特别注意。而标称属性则有多个可能的值，如城市名、品牌名等，这些都需要被转化为一组二元变量。

在实际操作中，可以通过编写脚本或使用数据处理工具来实现这些转换。处理完毕后，就可以使用关联规则挖掘算法来分析事务数据，从而发现数据中的模式和关联规则。

掌握了连续属性的离散化和分类属性的二元化处理方法之后，你将能够更有效地应用关联规则挖掘技术，提高数据挖掘的准确性和效率。为了深入理解这些概念，并在实践中熟练运用，建议参考《量化关联规则：挖掘连续属性的分析方法》中的案例和方法，这将为你的数据分析工作提供全面的技术支持。

参考资源链接：[量化关联规则：挖掘连续属性的分析方法](https://wenku.csdn.net/doc/5tiotjmpm5?spm=1055.2569.3001.10343)