该方法基于相似度阈值和关联度，实现区间数据离散化，提升了算法性能，经多组数据验证，效果显著。
区间数据离散化方法
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例如：
1 0 1 2 n 3
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打开 WEKA 并加载数据集。
选择 Preprocess 选项卡。
在属性列表中选择 petallength。
点击 Choose 按钮，选择 Discretize 过滤器。
配置过滤器的参数，然后点击 Apply。
通过查看数据集来确认 petallength 已成功离散化。
这样，petallength 属性就被成功转化为离散值，可以用于后续的分析与建模。
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直方图分析：递归应用，自动产生多级概念分层。
聚类分析：形成簇和子簇，建立概念层节点。
基于熵的离散化：通过自然划分分段。
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