文件名称：流形学习降维-golang高级编程
文件大小：2.1MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-21 21:41:22
大数据分析 工业大数据
图 5.3 流形学习降维 数量归约是用代替、较小的数据集来替换原有的数据集，方法 主要有参数方法和非参数方法。参数方法就是利用模型进行数据估 计、非参数方法则是利用聚类、数据立方体等技术进行归约表示。 数据压缩是使用数据变换的方式对原始数据进行压缩表示，使 得压缩数据能够实现原始的数据的重构又不损失数据中的有价值信 息。主要的压缩方法有无损压缩和有损压缩。 6. 数据建模 数据建模的本质是发现知识。但工业企业的领域知识往往相当丰 富，很少会发现全新的知识。在这种背景下，发现知识的本质是对已 有知识的辩证否定,对已有知识的清晰化、准确化并提高可靠性。工 业界对可靠性的要求特别高,要提高分析结论的可靠性，需要把分析 结果与领域知识结合起来、相互印证。所以，针对工业领域的数据建 模，需要对已有领域知识深入理解。在数据建模的过程中融入领域知 识，是高质量建模的关键所在。