属性泛化规则是什么？

属性泛化依赖于以下规则：如果原始工作关系中某个属性存在大量不同的值，并且存在一组该属性的泛化运算符，则应选择并应用一个泛化运算符于该属性。

此规则基于以下推理。使用泛化服务来泛化工作关系中元组或规则内的属性值，将使规则涵盖更多初始数据元组，从而泛化其定义的概念。这对应于定义为从实例中爬升知识泛化树或概念树上升的泛化规则。

基于所包含的属性或应用程序，用户可能更倾向于让某些属性保持中等较低的抽象方法，而将其他属性泛化为较高的层次。属性泛化到多高程度的控制通常是主观的。此阶段的控制称为属性泛化控制。

如果属性泛化“过高”，则可能导致过度泛化，导致生成的规则无法进行很好的描述。换句话说，如果属性没有泛化到“足够高的级别”，则可能导致泛化不足，从而获得的规则也无法提供信息。因此，必须在面向属性的泛化中取得平衡。

有许多可能的控制泛化过程的方法，如下所示：

**属性泛化阈值控制** - 第一种技术，称为属性泛化阈值控制，要么为某些属性设置一个泛化阈值，要么为每个属性设置一个阈值。如果属性中多个不同值的个数高于属性阈值，则必须实现属性移除或属性泛化。

数据挖掘系统通常具有默认的属性阈值，通常范围为 2 到 8，并且必须允许专业人员和用户更改阈值。如果用户认为某个特定属性的泛化程度过高，则可以提高阈值。

**泛化关系阈值控制** - 第二种技术，称为泛化关系阈值控制，为泛化关系设置阈值。如果泛化关系中多个（不同）元组的个数高于阈值，则必须实现泛化。

因此，必须不再进行进一步的泛化。此类阈值也可以预设在数据挖掘系统中（通常在 10 到 30 的范围内），或者由专业人员或用户设置，并且必须可调整。例如，如果用户认为泛化关系太小，则可以增加阈值，这表示向下钻取。

Ginni

更新于：2022年2月16日

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