Какие математические методы используются для сокращения больших объемов данных?

Некоторые математические методы, которые используются для сокращения больших объёмов данных:

• Коэффициент пропущенных значений. www.analyticsvidhya.com Если в наборе данных слишком много пропущенных значений, этот подход позволяет уменьшить количество переменных. www.analyticsvidhya.com
• Фильтр с низкой дисперсией. www.analyticsvidhya.com Применяется для идентификации и удаления постоянных переменных из набора данных. www.analyticsvidhya.com
• Фильтр высокой корреляции. www.analyticsvidhya.com Используется для поиска высококоррелированных объектов и их удаления. www.analyticsvidhya.com
• Случайный лес. www.analyticsvidhya.com Метод позволяет определить важность каждого объекта в наборе данных и сохранить самые важные из них, что приводит к уменьшению размерности. www.analyticsvidhya.com
• Факторный анализ. www.analyticsvidhya.com cyberleninka.ru Подходит для ситуаций с сильно коррелированными переменными. www.analyticsvidhya.com Метод разделяет переменные на основе их корреляции на разные группы и представляет каждую группу с коэффициентом. www.analyticsvidhya.com
• Анализ главных компонент. www.analyticsvidhya.com cyberleninka.ru Один из наиболее широко используемых методов работы с линейными данными. www.analyticsvidhya.com Он разделяет данные на набор компонентов, которые пытаются объяснить как можно большую дисперсию. www.analyticsvidhya.com
• Независимый компонентный анализ. www.analyticsvidhya.com Преобразует данные в независимые компоненты, которые описывают данные с использованием меньшего количества компонентов. www.analyticsvidhya.com
• Метод опорных векторов. elib.spbstu.ru Итеративный метод, при котором по исходному набору данных обучается классификатор, а затем происходит ранжирование по весам и отсекается определённое количество признаков. elib.spbstu.ru

Также для сжатия данных используются методы сжатия, которые можно разделить на две основные категории: без потерь и с потерями. scienceforum.ru Методы без потерь обеспечивают точное восстановление исходных данных, а методы с потерями позволяют значительно сократить объём данных за счёт удаления избыточной информации. scienceforum.ru