Mengetahui Konsep dan Teknik Data Mining

2. Binary, atribut nominal hanya dengan 2 keadaan yaitu 1 atau 0. Atribut binary terbagi menjadi 2 yaitu binary simetris yang berarti kedua nilai itu seimbang atau sejajar (salah satu nilai tidak lebih tinggi atau besar). Contohnya, gender. Kemudian ada binary asimetris yang berarti kedua nilai tidak sejajar atau kebalikan dari binary simetris. Contohnya, tes kesehatan positif/negatif.

3. Ordinal, atribut dimana nilai memiliki urutan atau peringkat tetapi besaran antar peringkat tidak diketahui. Contohnya, besar, sedang dan kecil.

4. Interval, atribut dimana nilai memiliki urutan dan diukur dengan suatu skala atau memiliki ukuran. Contohnya, suhu.

5. Ratio,  atribut yang berbicara tentang nilai sebagai urutan besarnya dibandingkan suatu hal yang menjadi pembandingnya. Contohnya, kalimat 'Saya berlari 3 kali lebih cepat dari kelinci'

Selain di atas, ada juga atribut diskrit dan atribut continuous. Atribut diskrit merupakan atribut yang memiliki batasan dan direpresentasikan dengan integer. Sedangkan, atribut continuous merupakan atribut yang berlanjut atau berubah-ubah direpresentasikan seperti variabel floating-point dan secara praktis hanya nilai real yang dapat diukur serta direpresentasikan dengan digit terbatas.

Selanjutnya, mengukur  tingkat kesamaan dan ketidaksamaan (Similarity and Dissimilarity) bisa menggunakan suatu konsep yaitu 0 dan 1 serta ukuran jarak. Jika diantara kedua benda (jaraknya) memiliki tingkat kesamaan yang sedikit artinya 0 sebagai titik minimum, dan jaraknya mendekati 0,maka kedua benda tersebut dapat dikatakan tidak memiliki kesamaan. Sedangkan, Jika diantara kedua benda (jaraknya)  memiliki tingkat kesamaan yang tinggi artinya 1 sebagai titik maksimum, dan jaraknya mendekati 1, maka kedua benda tersebut dapat dikatakan memiliki kesamaan.