Какие существуют методы уменьшения большого числа данных для упрощения анализа?

Некоторые методы уменьшения большого числа данных для упрощения анализа:

• Выборка данных. 1 Для работы выбирают подмножество данных, а не используют весь набор. 1 Этот метод позволяет уменьшить размер набора при сохранении общих тенденций и закономерностей в данных. 1
• Уменьшение размерности. 13 Количество объектов в наборе данных уменьшают путём удаления нерелевантных объектов или объединения нескольких объектов в один. 1
• Сжатие данных. 1 Для уменьшения размера набора используют различные механизмы кодирования. 1 Есть сжатие с потерями и без них. 1
• Дискретизация данных. 1 Непрерывные данные преобразуют в дискретные путём разделения диапазона возможных значений на интервалы или ячейки. 1
• Выбор объектов. 1 Из набора данных выбирают подмножество объектов, которые наиболее релевантны для поставленной задачи. 1
• Факторный анализ. 2 Этот метод используют для снижения количества переменных и определения структуры в отношениях между переменными. 2
• Анализ главных компонент (PCA). 35 Основная идея метода — выявление закономерностей во взаимоотношениях между переменными и представление их в терминах меньшего числа переменных. 3
• Многомерное масштабирование (MDS). 5 Метод используют для визуализации сходства или различия между наблюдениями в наборе данных. 5 В этом представлении похожие наблюдения расположены ближе друг к другу, а непохожие разделены большим расстоянием. 5
• Стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE). 5 Алгоритм используют для упрощения и визуализации сложных данных. 5 Он сравнивает сходства между точками данных в исходном пространстве высокой размерности и пространстве низкой размерности. 5