区间型数据离散化新方法：基于关联度的算法

"一种基于关联度的区间型数据离散化方法 (2011年) - 广西师范大学学报自然科学版，作者：鄂旭、邵良杉、李胜、王全铁" 数据离散化是数据分析和数据挖掘中的关键步骤，它将原始的连续数据转化为离散的类别，以简化处理和提高计算效率。对于区间型数据，即数据表现为一定范围的数值，离散化处理尤为复杂。传统的离散化方法如等宽区间法、等频区间法等可能无法有效地处理这类数据。 本文提出的是一种基于关联度的区间型数据离散化新方法。该方法引入了一个新的概念——关联度，用于量化区间之间的相关性。关联度可以描述不同区间内数据对象的相关程度，从而帮助确定如何划分区间以达到最优的离散效果。通过设定一个关联度阈值，可以确定哪些区间应该合并或分割，以形成有意义且独立的离散区间。 算法的工作流程大致如下：首先，计算所有区间之间的关联度；然后，根据设定的阈值判断哪些区间的关联度超过阈值，如果超过，则进行合并；反之，则保持原状。这个过程持续进行，直到所有区间的关联度都低于阈值，从而完成离散化。 为了验证算法的有效性，作者进行了多组数据的实验，并与已有的离散化算法（如K-means、ChiMerge、StatDisc等）进行了对比。实验结果显示，基于关联度的区间型数据离散化方法在处理区间型数据时表现出了良好的性能和适应性。 离散化的价值在于，它不仅有助于减少数据的维度，降低计算复杂性，还能提高数据挖掘的准确性和可解释性。对于区间型数据，传统的离散化方法可能无法捕捉到数据的内在结构和关联性，而关联度的概念恰好弥补了这一不足，使得离散化更加合理和有效。 总结来说，这篇文章提供了一种创新的区间型数据离散化策略，利用关联度的概念解决了传统方法的局限性，对于数据预处理和后续的数据挖掘工作具有重要的实际应用价值。这种方法对于处理复杂、多样性的数据集尤其有优势，能更好地适应不同的数据类型和系统需求。