数据归约
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数据归约的必要性与策略
数据归约
为什么要进行数据归约？
数据仓库中存储着海量数据，对整个数据集进行复杂的数据分析和挖掘非常耗时。
数据归约可以得到数据集的简化表示，该表示规模更小，但能产生相同或近似的分析结果。
数据归约策略
数据立方体聚集
维归约
数据压缩
数值归约
算法与数据结构
20
2024-05-23
数值归约技术及其在数据挖掘中的应用
数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的技术。有参的数值归约方法利用模型评估数据，存储参数而非实际数据。常见的有参方法包括线性回归和多元回归，以及对数线性模型，用于近似离散属性集中的多维概率分布。
数据挖掘
19
2024-07-17
大数据处理技术数值归约方法探究
数值归约是通过选择替代的、较小的数据表示形式来减少数据量的方法。它包括参数模型估计、线性回归、多元回归、对数线性模型等技术，用于近似离散的多维数据概率分布和无参方法如直方图和聚类。
Memcached
13
2024-10-10
数据架构：数据仓库与数据挖掘
数据仓库和数据挖掘在数据架构中扮演着重要角色。数据仓库负责存储大量历史数据，而数据挖掘则从中提取有价值的信息。
数据挖掘
12
2024-05-28
大数据数据提取
此代码可用于将文件中的数据提取至另一文件中，中间不读取至内存，满足大数据处理需求，适用于负荷曲线大数据提取。
算法与数据结构
14
2024-05-15
数据库数据添加操作
通过ADO.NET访问SQL Server 2008数据库，可在学生信息表S中插入记录信息。
SQLServer
10
2024-05-25
数据库数据文件
数据库数据文件
SQLServer
12
2024-05-25
数据库表数据导出
从MySQL数据库导出的文件包含四个数据表，已填充部分数据，可供下载以进行实例操作。
MySQL
15
2024-07-28
数据库概论实验数据
实验数据有关数据库概论
MySQL
17
2024-05-01
数据挖掘：探索数据宝藏
这份文档深入探讨了大数据挖掘的核心概念，并详细阐述了用于从海量数据中提取有价值信息的算法。
数据挖掘
21
2024-05-14