数据归约策略
- 数据仓库中往往具有海量的数据，在其上进行数据分析与挖掘需要很长的时间
- 数据归约
用于从源数据中得到数据集的归约表示，它小的很多，但可以产生相同的（几乎相同的）效果- 数据归约策略
维归约
数据压缩
数值归约
离散化和概念分层产生- 用于数据归约的时间不应超过或“抵消”在归约后的数据上挖掘节省的时间
维归约
通过删除不相干的额属性和维数减少数据量
- 属性子集选择
1找出最小的属性集，使得数据类的概率分布尽可能接近所有属性的原分布
2 减少出现在出现模式上的属性的数目，使得模式更容易于理解- 启发式的（探索性的）方法
逐步向前选择
逐步向后删除
向前选择和向后删除相结合
判定归纳树（分类算法）
基于统计分析的归约：主成分分析，回归分析
数据压缩
- 有损压缩 vs 无损压缩
- 字符串压缩
有广泛的理论基础和精妙的算法
通常是无损压缩
在解压缩前对字符串的操作非常有限- 音频/视频 压缩
通常是有损压缩，压缩精度可以递进选择
有时候可以在不解压整体数据的情况下，重构某个片段- 两种有损数据压缩的方法： 小波变换和主要成分分析
数值归约
- 通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量
- 有参方法：使用一个参数模型估计数据，最后只要存储参数即可。
线性回归方法
多元回归
对数线性模型：近似离散的多维数据概率分布- 无参方法
直方图
聚类
选样
主成分相关的程序-python
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
inputfile = '../data/principal_component.xls'
outputfile = '../tmp/dimention_reducted.xls' #降维后的数据
data = pd.read_excel(inputfile, header = None) #读入数据
pca = PCA()
pca.fit(data)
print pca.components_ #返回模型的各个特征向量
print pca.explained_variance_ratio_ #返回各个成分各自的方差百分比
pca = PCA(3)
pca.fit(data)
low_d = pca.transform(data) #降低唯独
pd.DataFrame(low_d).toexcel(outputfile) #保存结果
pca.inverse_transform(low_d) #复原数据