在數(shù)據(jù)編碼中，常用的技術(shù)主要包括數(shù)值型屬性離散化、類(lèi)別型屬性一般化和數(shù)值型屬性正規(guī)化。這些技術(shù)各自用于不同的場(chǎng)景和目的。以下是對(duì)這些選項(xiàng)的分析：

1. **A: 數(shù)值型屬性離散化**
- **正確**。這是將連續(xù)數(shù)值數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為離散類(lèi)別的過(guò)程。常用于減小模型復(fù)雜度或處理非線(xiàn)性關(guān)系。常見(jiàn)的方法包括等寬離散化、等頻離散化和聚類(lèi)方法（如K-means）。

2. **B: 類(lèi)別型屬性一般化**
- **正確**。類(lèi)別型屬性一般化是將具體的類(lèi)別值轉(zhuǎn)換為更泛化的類(lèi)別，比如將“蘋(píng)果”與“香蕉”均歸為“水果”。這在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)壓縮中很有用。

3. **C: 數(shù)值型屬性正規(guī)化**
- **正確**。數(shù)值型屬性正規(guī)化是將數(shù)值數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)特定范圍，如[0, 1]或[-1, 1]。正規(guī)化有助于提升模型訓(xùn)練的速度和精度，尤其是在涉及梯度下降優(yōu)化的模型中常用。

4. **D: 數(shù)值型屬性擴(kuò)充化**
- **不常見(jiàn)**。這個(gè)選項(xiàng)不屬于標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)編碼技術(shù)。通常在提到“擴(kuò)充”時(shí)，指的是數(shù)據(jù)增強(qiáng)的概念，例如在圖像處理中進(jìn)行圖像旋轉(zhuǎn)或翻轉(zhuǎn)等。而在數(shù)值型數(shù)據(jù)處理中，擴(kuò)充化不是常用的術(shù)語(yǔ)。

因此，正確答案是 **A、B、C**。這些技術(shù)在數(shù)據(jù)預(yù)處理中發(fā)揮著重要作用，有助于提高模型的性能和效率。