大数据中简化数据的几种方式
来源:互联网 发布:此网络受法律保护 编辑:程序博客网 时间:2024/05/14 05:30
大数据处理中,数据量是很庞大的,如果简化数据,便于后期处理,是一项基础工作。
下面介绍,可以采用的几种方法。
1、主成分分析。根据事先指定的信息量(一般是方差最大的是第一主成分),确定主成分分析的层级。
2、SVD(奇异值分解)
优势:简化数据,去除噪声,提高算法结果。
在推荐系统的相似度矩阵计算过程中,能够通过SVD从高维降到低维,减少计算量,保障推荐的效果。
作用:利用小得多的数据集来表示原始数据集。
过程:将数据集矩阵(M *N)分解成U(M*M)、E(M*N)、V(N*N)。
其中E只有对角元素,其他元素为0。
E对角元素从大到小排列,这些对角元素被称为奇异值。
奇异值和特征值是有关联的,这里暂时不去深究。
小结:
SVD是一种强大的降维处理工具。利用它可以提取最重要的特征。
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