粗糙集法的缺点是，难以直接处理连续的属性，必须现将属性离散化。因此，（ ）问题是制约粗糙集理论实用化的难点。
A: 连续属性离散化
B: 离散属性连续化
A: 连续属性离散化
B: 离散属性连续化
A
举一反三
内容
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Apriori算法是最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段（ ）思想的递推算法。 A: 连续数据离散化 B: 频繁项集 C: 关联项集 D: 离散数据连续化
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连续数据离散化的方法
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在利用连续域-离散化设计方法中，离散化方法有哪些？
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关联规则的挖掘算法只能处理（ ）类型的取值，为此（ ）是继续其知识发现过程的必要步骤。 A: 连续；数据规范化 B: 离散；数据规范化 C: 离散；数据离散化 D: 连续；数据离散化
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关联规则的挖掘算法只能处理（ ）类型的取值，为此（ ）是继续其知识发现过程的必要步骤。 A: 离散；数据离散化 B: 连续；数据离散化 C: 离散；数据规范化 D: 连续；数据规范化