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文档简介

大数据采集与预处理主讲教师：龙霄汉《大数据导论》课程Introductiontobigdata数据归约数据归约011数据归约数据归约对于真正意义上的大型数据集，在应用数据挖掘技术之前，还需要执行一个中间的、额外的步骤—数据归约，虽然大型数据集可能得到最佳的挖掘结果，但是未必能获得比小型数据集更好的数据挖掘结果。图片来自互联网数据归约数据归约是指在尽可能保持数据原貌的前提下，最大限度地精简数据量（完成该任务的必要前提是理解挖掘任务和熟悉数据本身内容）。图片来自互联网数据归约数据的描述以及特征的挑选、归约或转换可能是决定数据挖掘质量的最重要问题，在实践中，特征的数量可达到数百个之多，如果只有上百条样本可用于分析，就需要进行恰当的维归约，以挖掘出可靠的模型或使其具有实用性，另一方面，由高维度引起的数据超负，会使一些数据挖掘算法不可用，唯一的方法是再进行维归约。图片来自互联网数据归约数据归约主要有两个途径：属性选择和数据采样，分别针对原始数据集中的属性和记录。假定在公司的数据仓库选择了数据，用于分析。这样数据集将非常大。在海量数据上进行复杂的数据分析扣挖掘将需要很长时间，使得这种分析不现实或不可行。数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它虽然小，但仍大致保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。总结数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它虽然小，但仍大致保持原数据的完整性。这样，在归约后的数据集上挖掘将更有效，并产生相同(或几乎相同)的分析结果。图

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