Attributes

Attribute

= Data field, dimensions, features, variables

 

Data object의 특징(characteristic or feature)을 나타낸다.

 

종류

• nomial = categories, states, names of things
  • 유한한 수의 value를 가지고 각 value 사이에 대소 관계가 없음
  • 예 : 우편번호, id 등
• binary
  • 0 or 1 (2개의 state만 가지는 attribute)
  • symmetric binary
    • 0과 1의 중요도가 동일
    • 예 : 성(gender)
  • asymmetric binary
    • 0과 1의 중요도가 다름 → 주로 1의 중요도 > 0의 중요도
    • 예 : 양성/음성
• ordinal
  • value 간 순서가 존재하지만 순서 간의 크기는 정해져 있지 않음
  • 예 : {small, medium, large}
• numeric = quantitative = integer = real-valued
  • value 간 순서가 존재하고 크기를 비교할 수 있다. 
  • ratio-scaled
    
    • 진정한 0에 대한 의미가 존재한다.
    • value 간 크기를 대수적으로 표현할 수 있다.
    • 예 : 무게, 길이, 절대온도(켈빈) 등
  • interval-scaled
    • 일정한 차이를 두고 순서를 가진다.
    • 진정한 0에 대한 의미가 존재하지 않는다.
    • value 간 크기를 대수적으로 표현할 수 없다.
    • 예 : 섭씨/화씨, 날짜

 

Discrete vs. Continuous Attributes

• Dsicrete attribute
  • 유한하고 셀 수 있는 value의 집합
  • integer variable로 표현 가능한 경우도 있다.
  • binary attribute는 discrete attribute의 special case이다.
  • 예시 : 우편번호, 문서 내의 단어 수 등
• Continuous attribute
  • 실수가 attribute의 값으로 표현된다.
  • practical하게 유한한 자릿수의 실수로 표현한다.
  • 주로 floating-point variable로 표현한다.
  • 예시 : 온도, 높이, 무게 등