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文檔簡介

1實訓4鳶尾花數據預處理2知識點數據歸約概念維度規約數量規約數據壓縮3實訓目標了解數據歸約的概念與分類；理解維度規約概念及方法；理解數量規約概念及方法；了解數據壓縮概念及方法；4知識點數據歸約概念維度規約數量規約數據壓縮5數據歸約概念數據歸約（datareduction）是指通過維度的減少或者數據量的減少，來達到降低數據規模的目的。數據規約維度規約數量規約數據壓縮6知識點數據歸約概念維度規約數量規約數據壓縮7維度規約維度規約（dimensionlity）即：減少所考慮的隨機變量或屬性的個數。維度規約把原始數據變換或投影到較小的空間，其中不相關、弱相關或冗余的屬性或維被檢測和刪除。FA(FactorAnalysis)SVD(SingularValueDecomposition)PCA(PrincipalComponentAnalysis)8維度規約維度降維9數據過載維度災難因子分析（FA）FA(FactorAnalysis)是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變量歸入一個因子，可減少變量的數目，還可檢驗變量間關系的假設。

參考代碼：PPT配套案例-實訓4-4.110奇異值分解（SVD）

SVD(SingularValueDecomposition)作為一種常見的矩陣分解方法廣泛用于數據的降維與去噪。其基本原理為通過矩陣變換將一個比較復雜的矩陣用更小的3個矩陣的相乘來表示。參考代碼：PPT配套案例-實訓4-4.211奇異值分解（SVD）

12主成分分析（PCA）

參考代碼：PPT配套案例-實訓4-1.313主成分分析（PCA）

參考代碼：PPT配套案例-實訓4-4.314知識點數據歸約概念維度規約數量規約數據壓縮15數量規約數量歸約（numerosityreduction）用替代的、較小的數據表示形式替換原始數據，包括參數的或非參數的方法。參數方法有回歸和對數-線性模型，非參數方法有直方圖、聚類、抽樣和數據立方體聚集。16知識點數據歸約概念維度規約數量規約數據壓縮17數量規約數據壓縮（datacompression）使用變換方法得到原始數據的歸約或“壓縮”表示。如果原始數據可以從壓縮后的數據重構，而不損失信息，則該數據歸約稱為

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