离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。

通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。例如：原数据：1,999,100000,15；处理后：1,3,4,2；原数据：{100,200}，{20,50000}，{1,400}；处理后：{3,4}，{2,6}，{1,5}；

离散处理是一个训练集预处理的方法，用于将连续的数值属性转化为离散的数值属性。离散数值属性在数据挖掘的过程中具有重要的作用。