最近與一個客戶的開發團隊探討和學習SQL Server的數據挖掘及其應用。有幾個比較有意思的問題，整理出來

關于數據挖掘的基本知識和學習資料，可以參考http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb510517.aspx

1. 如何理解Continuous(連續),Discretized(離散化)和Discreted(離散的)的區別

這是對于在數據挖掘結構中，對于內容類型設置的幾個常用的值，如下圖所示

【備注】其實除了這三個，還有其他好多個不同的ContentType，具體的請參考http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/ms174572.aspx

我的理解是這樣的

1. 首先，這個ContentType是指定在挖掘模型中將如何這些屬性，而并非說這個屬性本身是連續的或者離散的。
2. 其次，不同的挖掘算法對于ContentType的支持是不一樣的。例如貝葉斯算法就不支持連續的類型。其他一些算法也或多或少會有些自己的限制等
3. 如果使用“連續(Continuous)”，則表示這一列的數據，最終可以在分析的時候，按照一定的規則劃分一些范圍，而不是單一的某個值。典型的連續類型，例如年收入，年齡等。因為年收入的值可能是很多的，如果每一個值都作為一個分析的個體去做，那么會導致太過細枝末節。我們通常在分析的時候，習慣將收入分段，例如1000～30000之間當做一個個體。如果要實現這樣的效果，那么年收入就要設置為“連續”。下圖是在決策樹中看到的一個效果



4. 那么什么是“離散(Discreted)”的內容類型呢?和“連續”正好相反，它表示將每個數據都作為單一的個體進行分析，如果數據包含有限的幾個可選值，則很適合用這種類型。例如性別，職業等等。下圖是在貝葉斯算法中看到的一個效果。除了第一個屬性“Age”之外，其他的其實都是離散的。



5. 那么，什么是離散化(Discretized)的呢?其實上面這個圖中看到的Age就是離散化的。為什么這么說呢?首先它肯定不是連續的，因為貝葉斯不支持連續的內容類型，其次它又不是離散的，離散的是將每個數據作為個體，而這里的Age其實是有范圍的意思。那么，這樣你就大致理解了為什么會有“離散化”這么一個類型了吧?就是說，在某些算法里面，既不支持連續的內容類型，而且你分析的時候，又不希望用離散的內容類型進行分析(因為個體可能很多)，那么可以選擇將這些數據轉換為離散的，這個過程叫離散化。我們來看看是怎么做到的?

首先，設置為Discretized，

然后一定要設置另外兩個屬性：DiscretizationBucketCount，和DiscretizationMethod,第一個屬性表示分成多少組(最多)，第二個屬性表示要用什么方法分組。這個Method有下面三種選擇

原文鏈接：http://www.cnblogs.com/chenxizhang/archive/2011/07/24/2115281.html

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