1實訓(xùn)4鳶尾花數(shù)據(jù)預(yù)處理2知識點數(shù)據(jù)歸約概念維度規(guī)約數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮3實訓(xùn)目標了解數(shù)據(jù)歸約的概念與分類；理解維度規(guī)約概念及方法；理解數(shù)量規(guī)約概念及方法；了解數(shù)據(jù)壓縮概念及方法；4知識點數(shù)據(jù)歸約概念維度規(guī)約數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮5數(shù)據(jù)歸約概念數(shù)據(jù)歸約（datareduction）是指通過維度的減少或者數(shù)據(jù)量的減少，來達到降低數(shù)據(jù)規(guī)模的目的。數(shù)據(jù)規(guī)約維度規(guī)約數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮6知識點數(shù)據(jù)歸約概念維度規(guī)約數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮7維度規(guī)約維度規(guī)約（dimensionlity）即：減少所考慮的隨機變量或?qū)傩缘膫€數(shù)。維度規(guī)約把原始數(shù)據(jù)變換或投影到較小的空間，其中不相關(guān)、弱相關(guān)或冗余的屬性或維被檢測和刪除。FA(FactorAnalysis)SVD(SingularValueDecomposition)PCA(PrincipalComponentAnalysis)8維度規(guī)約維度降維9數(shù)據(jù)過載維度災(zāi)難因子分析（FA）FA(FactorAnalysis)是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù)。因子分析可在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質(zhì)的變量歸入一個因子，可減少變量的數(shù)目，還可檢驗變量間關(guān)系的假設(shè)。

參考代碼：PPT配套案例-實訓(xùn)4-4.110奇異值分解（SVD）

SVD(SingularValueDecomposition)作為一種常見的矩陣分解方法廣泛用于數(shù)據(jù)的降維與去噪。其基本原理為通過矩陣變換將一個比較復(fù)雜的矩陣用更小的3個矩陣的相乘來表示。參考代碼：PPT配套案例-實訓(xùn)4-4.211奇異值分解（SVD）

12主成分分析（PCA）

參考代碼：PPT配套案例-實訓(xùn)4-1.313主成分分析（PCA）

參考代碼：PPT配套案例-實訓(xùn)4-4.314知識點數(shù)據(jù)歸約概念維度規(guī)約數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮15數(shù)量規(guī)約數(shù)量歸約（numerosityreduction）用替代的、較小的數(shù)據(jù)表示形式替換原始數(shù)據(jù)，包括參數(shù)的或非參數(shù)的方法。參數(shù)方法有回歸和對數(shù)-線性模型，非參數(shù)方法有直方圖、聚類、抽樣和數(shù)據(jù)立方體聚集。16知識點數(shù)據(jù)歸約概念維度規(guī)約數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮17數(shù)量規(guī)約數(shù)據(jù)壓縮（datacompression）使用變換方法得到原始數(shù)據(jù)的歸約或“壓縮”表示。如果原始數(shù)據(jù)可以從壓縮后的數(shù)據(jù)重構(gòu)，而不損失信息，則該數(shù)據(jù)歸約稱為