数据对象（样本）由属性/特征描述，属性（attribute）、特征（feature）、变量（variable）、维（dimension）一般可以互换使用。

1. 特征类型

数据属性的类型由该属性/特征可能具有的值的集合决定，可以是标称的、二元的、序数的或数值的。

标称属性、序数属性都是定性的，描述对象特征而不给出实际数量，而数值属性是定量的。

• 标称属性（Nominal attribute）的值是一些符号或事物的名称，每个值代表某种类别、编码后状态。如婚姻状况，单身、已婚、离异、丧偶。
• 二元属性（Binary attribute）是只有两个类别或状态的标称属性，如性别，男、女。
• 序数属性（Ordinal attribute）的可能值之间具有有意义的序（ranking），如顾客评价，0-不满意，1-一般，2-满意。
• 数值属性（Numeric attribute）是可度量的量，用整数或实数值表示，如温度、年龄等，可通过离散化（将值域划分为有限个有序类别）形成序数属性。

2. 特征的相关性度量

评估一个属性的值如何随另一个变化：

• 标称属性：使用 χ 2 检验；
• 数值属性：使用相关系数（correlation coefficient）和协方差（covariance）。

2.4 相关与相互独立

• 相关必不独立：相关是随机变量间的一种线性关系，两个随机变量发生的概率具有相互的关系，所以必不独立。
• 相互独立必不相关：
• 不相关并非相互独立
  • 不相关可能独立
  • 不相关可能不独立
  • 对于服从二维正态分布的随机变量：不相关等价于相互独立