分類數據(categorical data)是按照現象的某種屬性對其進行分類或分組而得到的反映事物類型的數據，又稱定類數據。例如，按照性別將人口分為男、女兩類；按照經濟性質將企業分為國有、集體、私營、其他經濟等。“男”、“女”，“國有”、“集體”、“私營”和“其他經濟”就是分類數據。為了便於計算機處理，通常用數字代碼來表述各個類別，比如，用1表示“男性”，0表示“女性”，但是1和0等只是數據的代碼，它們之間沒有數量上的關係和差異。
基本介紹
- 中文名：分類數據
- 外文名：categorical data
- 屬於：統計數據
- 意義：反映事物類別的數據
詳解,屬性集,不說明偏序,含義分層,舉例,例一,例二,
詳解
由用戶或專家在模式級顯式地說明屬性的偏序：通常，分類屬性或維的概念分層涉及一組屬性。用戶或專家在模式級通過說明屬性的偏序或全序，可以很容易地定義概念分層。例如，關係資料庫或數據倉庫的維location可能包含如下屬性組：street， city， province_or_state 和country。可以在模式級說明這些屬性的全序，如street < city < province_or_state < country， 來定義分層結構。
通過顯式數據分組說明分層結構的一部分：這基本上是人工地定義概念分層結構的一部分。在大型資料庫中，通過顯式的值枚舉定義整個概念分層是不現實的。然而，對於一小部分中間層數據，我們可以很容易地顯式說明分組。例如，在模式級說明了province和country形成一個分層後，用戶可能人工地添加某些中間層。如“{Albert， Sakatchewan， Manitoba}. prairies_Canada”和“{British Columbia， prairies_Canada} . Western_Canada”。
屬性集
不說明偏序
說明屬性集但不說明它們的偏序：用戶可以說明一個屬性集形成概念分層，但並不顯式說明它們的偏序。然後，系統可以嘗試自動地產生屬性的序，構造有意義的概念分層。“沒有數據語義的知識，如何找出任意的分類屬性集的分層序？”考慮下面的事實：由於一個較高層的概念通常包含若干從屬的較低層概念，定義在高概念層的屬性（如country）與定義在較低概念層的屬性（如street）相比，通常包含較少數目的不同值。
含義分層
定屬性集中每個屬性不同值的個數自動地產生概念分層。具有最多不同值的屬性放在分層結構的最低層。一個屬性的不同值個數越少，它在所產生的概念分層結構中所處的層次越高。在許多情況下，這種啟發式規則都很頂用。在考察了所產生的分層之後，如果必要，局部層次交換或調整可以由用戶或專家來做。
舉例
例一
讓我們考察這種方法的一個例子。
例2-7 根據每個屬性的不同值的個數產生概念分層。假定用戶從AllElectronics資料庫中選擇了關於location的屬性集：street， country， province_or_state和city，但沒有指出這些屬性之間的層次序。
location的概念分層可以自動地產生，如圖2-24所示。首先，根據每個屬性的不同值個數，將屬性按升序排列，其結果如下（其中，每個屬性的不同值數目在括弧中）：country(15)， province_or_state(365)， city(3567)， street(674 339)。其次，按照排好的次序，自頂向下產生分層，第一個屬性在最頂層，最後一個屬性在最底層。最後，用戶考察所產生的分層，必要時，修改它以反映屬性之間期望的語義联系。在這個例子中，顯然不需要修改所產生的分層。
只說明部分屬性集：在定義分層時，有時用戶可能不小心，或者對於分層結構中應當包含什麼只有很模糊的想法。結果，用戶可能在分層結構說明中只包含了相關屬性的一小部分。例如，用戶可能沒有包含location所有分層相關的屬性，而只說明了street和city。為了處理這種部分說明的分層結構，重要的是在資料庫模式中嵌入數據語義，使得語義密切相關的屬性能夠捆在一起。用這種辦法，一個屬性的說明可能觸發整個語義密切相關的屬性組“拖進”， 形成一個完整的分層結構。然而必要時，用戶應當可以選擇忽略這一特性。
