在实际数据库中存在较多的连续属性,而现有的很多数据挖掘的算法只能处理离散型的属性,包括很多时间序列模型的也只能处理离散属性的数据,因此连续属性离散化是应用这些算法的前提。此外,有效的离散化能够减少算法的实际和空间的开销、提高系统对样本的聚类能力、增强系统抗数据噪音的能力以及提高算法的学习精度。
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