Concept Hierarchy Generation for Categorical Data • Specification of a partial ordering of attributes explicitly at the schema level by users or experts • street<city<state<country • Specification of a portion of a hierarchy by explicit data grouping • {Urbana, Champaign, Chicago}<Illinois • Specification of a set of attributes. • System automatically generates partial ordering by analysis of the number of distinct values • E.g., street < city <state < country • Specification of only a partial set of attributes • E.g., only street < city, not others翻译解释概念

对于分类数据的概念层次生成

概念层次生成是一种数据预处理技术，它通过对属性值进行归类和层次化，从而生成一个概念层次结构。对于分类数据，概念层次生成可以通过以下几种方式来实现：

1. 用户或专家在架构层面上明确指定属性之间的部分排序关系，例如街道<城市<州<国家。

2. 通过数据分组明确指定部分层次结构，例如{Urbana, Champaign, Chicago}<伊利诺伊州。

3. 明确指定一组属性来生成概念层次结构，系统会通过分析不同值的数量自动生成部分排序关系，例如街道<城市<州<国家。

4. 仅明确指定部分属性，例如只有街道<城市而没有其他的排序关系。

利用概念层次生成技术，可以将分类数据进行归类和层次化，从而提高数据的可视化和解释性。这种技术在金融、医疗、交通等领域的数据分析中得到了广泛的应用。

相关问题

Discretization and concept hierarchy generation中文

离散化和概念层次生成

离散化是一种数据预处理技术，它将连续型的数值数据转化为离散型的数据。离散化可以帮助我们更好地理解和处理数据，例如将连续的年龄数据划分为不同的年龄段，或将连续的收入数据划分为不同的收入水平等级。离散化可以通过等宽分段、等频分段、聚类分析等方法来实现。

概念层次生成是一种数据预处理技术，它通过将属性值进行归类和层次化，从而生成一个概念层次结构。概念层次结构是一种树形结构，它将属性值按照不同的层次进行组织和分类。例如，将产品按照类型、品牌、规格等属性进行层次化组织，可以形成一个概念层次结构。概念层次生成可以通过数据聚类、决策树、关联规则等方法来实现。

离散化和概念层次生成是数据预处理中常用的两种技术。它们可以帮助我们更好地理解和处理数据，从而提高数据挖掘的效率和准确性。

the hierarchy of the type

"the hierarchy of the type" 可以翻译为 "类型的层次结构"。

在计算机编程中，类型的层次结构是指不同类型之间的关系，通常通过继承和实现来表示。在一个类型层次结构中，子类型可以继承或者实现父类型的属性和方法，并且还可以定义自己特有的属性和方法。

类型的层次结构在面向对象编程中非常重要，它可以帮助程序员更好地组织代码，并且可以使代码更具有可读性和可维护性。同时，类型的层次结构还可以使代码更加灵活，使得程序员可以更方便地对代码进行扩展和修改。