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许多分类算法要求训练事例仅包含离散型属性，因此，在数据中含有连续的数值型属性时，需要先将这些数值型属性转换为离散型属性，称这一过程为离散化。从实际应用的角度看，离散化也是一种KDD。该文讨论了离散化的有关内容，提出了一个基于分类特性的、面向分类规则的离散化方法。指出该方法可用于大规模数据库的知识发现。