技术方法
数据规约化的技术方法主要包括以下几种，这些方法旨在通过减少数据集的规模、维度或复杂度来提高数据处理效率、降低存储需求并保持数据的主要特性：
- 属性规约：
- 定义：通过选择与挖掘任务相关的属性，从而减少数据集的维度。
- 方法：
- 过滤式方法：基于属性间的关联度来进行选择，如信息增益、方差分析等。
- 包裹式方法：将属性子集作为输入，通过训练模型来评估子集的好坏，如基于模型的选择、基于搜索的选择等。
- 嵌入式方法：将属性选择过程与学习过程融合在一起，如LASSO回归、决策树等。
- 数值规约：
- 定义：通过对数值属性的转换或离散化，减少数据集的存储空间和计算复杂度。
- 方法：
- 直方图：将数值属性划分为若干个等宽或等频的区间，用区间的代表值来代替原始数值。
- 聚类：将数值属性划分为若干个簇，用簇的中心值来代替原始数值。
- 离散化：将数值属性转换为离散的取值，如等宽离散化、等频离散化等。
- 维归约：
- 定义：减少所考虑的随机变量或属性的个数。
- 方法：
- 主成分分析（PCA）：把原始数据变换到一个新的坐标系统中，使得数据投影的主要方差集中在较少的坐标上，从而通过保留低阶主成分来降低数据的维度。
- 小波变换：将原始数据分解为一系列小波系数，然后选择其中最重要的小波系数来重构原始数据，从而实现数据规约。
- 实例规约：
- 定义：通过选择代表性样本，减少数据集的规模。
- 方法：
- 聚类：将数据集划分为若干个类别，然后选择每个类别的代表性样本作为规约后的数据集。
- 抽样：从原始数据集中按一定的规则抽取样本，如随机抽样、分层抽样等。
- 原型选择：根据样本之间的距离或相似度来选择代表性样本，如K均值算法、K中位数算法等。
- 数据压缩：
- 定义：使用变换，以便得到原始数据的归约或“压缩”表示。
- 方法：
- 无损压缩：能够完全恢复原始数据的压缩方法，如哈夫曼编码、游程编码等。
- 有损压缩：在压缩过程中可能会丢失部分信息的压缩方法，但通常可以节省更多的存储空间，如JPEG图像压缩、MP3音频压缩等。
这些技术方法可以根据具体的数据集和分析需求进行选择和组合，以达到最佳的规约效果。
主要工具
数据规约化的主要工具可以归纳为以下几类：
- 属性规约工具：
- 这些工具主要用于减少数据集中的属性或特征数量。
- 例如，决策树算法可以用于特征选择，通过构建决策树来识别与预测目标最相关的特征子集。
- 另一种常用的方法是使用封装器（Wrapper）方法，它通过将子集选择算法作为搜索过程的一部分来评估特征子集的性能。
- 数值规约工具：
- 数值规约工具主要用于减少数据集中的数据量，通常通过数据离散化、参数模型等方法来实现。
- 例如，直方图分析可以将数据划分为等宽或等频的区间，并使用区间的代表值来替代原始数据。
- 聚类算法，如K-means，也可以用于数值规约，通过将数据点分组到聚类中，并用聚类中心来代表整个聚类。
- 维归约工具：
- 主成分分析（PCA）是维归约中常用的技术，它通过将数据投影到低维空间来减少数据的维度，同时保留数据的主要变化方向。
- 线性判别分析（LDA）和独立成分分析（ICA）也是维归约中常用的技术，它们分别用于监督学习和非监督学习场景中的降维。
- 数据压缩工具：
- 数据压缩工具主要用于通过减少数据的冗余和存储需求来提高数据处理的效率。
- 无损压缩技术，如哈夫曼编码，可以在不丢失任何信息的情况下压缩数据。
- 有损压缩技术，如JPEG图像压缩，在压缩过程中会丢失一些信息，但通常可以显著减少数据的存储需求。
- 集成式数据规约工具：
- 这些工具通常集成了多种数据规约技术，可以根据数据的特点和分析需求选择合适的规约方法。
- 例如，数据挖掘和机器学习软件（如Weka、RapidMiner等）通常提供了一系列数据规约功能，包括特征选择、离散化、降维等。
- 编程语言和库：
- 编程语言（如Python、R等）和相关库（如pandas、scikit-learn、NumPy等）也提供了丰富的数据规约功能。
- 这些库通常包含各种数据规约算法的实现，并提供了易于使用的API和可视化工具，方便用户进行数据规约操作。
需要注意的是，不同的数据规约工具和技术适用于不同的数据和分析需求。在选择数据规约工具时，需要根据数据的特性、分析的目标以及可用的计算资源等因素进行综合考虑。
