大資料中簡化資料的幾種方式

大資料處理中，資料量是很龐大的，如果簡化資料，便於後期處理，是一項基礎工作。

下面介紹，可以採用的幾種方法。

1、主成分分析。根據事先指定的資訊量（一般是方差最大的是第一主成分），確定主成分分析的層級。

2、svd（奇異值分解）

優勢：簡化資料，去除雜訊，提高演算法結果。

在推薦系統的相似度矩陣計算過程中，能夠通過svd從高維降到低維，減少計算量，保障推薦的效果。

作用：利用小得多的資料集來表示原始資料集。

過程：將資料集矩陣（m *n）分解成u（m*m）、e（m*n）、v（n*n）。

其中e只有對角元素，其他元素為0。

e對角元素從大到小排列，這些對角元素被稱為奇異值。

奇異值和特徵值是有關聯的，這裡暫時不去深究。

小結：svd是一種強大的降維處理工具。利用它可以提取最重要的特徵。

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大資料處理中，資料量是很龐大的，如果簡化資料，便於後期處理，是一項基礎工作。下面介紹，可以採用的幾種方法。1 主成分分析。根據事先指定的資訊量 一般是方差最大的是第一主成分 確定主成分分析的層級。2 svd 奇異值分解 優勢 簡化資料，去除雜訊，提高演算法結果。在推薦系統的相似度矩陣計算過程中，能夠...

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