數據精簡演算法

① 數據挖掘的經典演算法有哪些

1. C4.5

C4.5演算法是機器學習演算法中的一種分類決策樹演算法,其核心演算法是ID3演算法. C4.5演算法繼承了ID3演算法的優點，並在以下幾方面對ID3演算法進行了改進：

1) 用信息增益率來選擇屬性，克服了用信息增益選擇屬性時偏向選擇取值多的屬性的不足;

2) 在樹構造過程中進行剪枝;

3) 能夠完成對連續屬性的離散化處理;

4) 能夠對不完整數據進行處理。

2. The k-means algorithm 即K-Means演算法

k-means algorithm演算法是一個聚類演算法，把n的對象根據他們的屬性分為k個分割，k < n。它與處理混合正態分布的最大期望演算法很相似，因為他們都試圖找到數據中自然聚類的中心。它假設對象屬性來自於空間向量，並且目標是使各個群組內部的均 方誤差總和最小。

3. Support vector machines

支持向量機，英文為Support Vector Machine，簡稱SV機(論文中一般簡稱SVM)。它是一種監督式學習的方法，它廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中。支持向量機將向量映射到一個更 高維的空間里，在這個空間里建立有一個最大間隔超平面。在分開數據的超平面的兩邊建有兩個互相平行的超平面。分隔超平面使兩個平行超平面的距離最大化。

4. The Apriori algorithm

Apriori演算法，它是一種最具影響力的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。它的演算法核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。

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② 大數據的新演算法:簡化數據分類

大數據的新演算法:簡化數據分類

如今，大數據時代悄然來臨。專家用「大數據」的表達描述大量信息，比如數十億人在計算機、智能手機以及其他電子設備上分享的照片、音頻、文本等數據。當前這種模式為我們的未來展現了前所未有的願景：比如追蹤流感疫情蔓延，實時監控道路交通，處理緊急自然災害等。對人們而言，想要利用這些龐大的數據，首先必須要了解它們，而在此之前我們需要一種快捷有效自動的方式對數據進行分類。

其中一種最為常用的系統，是一系列稱之為簇分析的統計技術，這種技術能依據數據的「相似性」進行數據分組。來自義大利國際高等研究院(SISSA)的兩位研究者基於簡單且強大的原理設計了一種簇分析方法，被證明可以非常有效地解決一些大數據分析中遇到的主要典型問題。

數據集合可以視為多維空間的雲數據點。這些點呈現不同分配方式：或稀疏地分布在一個區域，或密集地分布在另外一個區域。簇分析就是用來有效地鑒別密集型區域，基於基本的准則將數據分為一定數量的重要子集合，每個子集合對應一種分類。

「以一個面部圖像資料庫為例，」SISSA統計與生物物理系教授Alessandro Laio說，「資料庫可能包含同一個人的多張照片，簇分析可以用來歸類同一人的所有照片。這種類型的分析可用自動臉部識別系統來完成。」

「我們試著設計一種較現有方法更為有效的演算法，來解決簇分析中典型的問題。」Laio繼續補充說。

「我們的方法基於一種新的鑒定簇中心，比如子集合，」另一位研究者Alex Rodriguez解釋道，「試想這樣的情形，在無法訪問地圖中，卻不得不鑒定全球所有的城市時，這無疑是一個艱巨的任務。」Rodriguez進一步解釋道，「因此我們在做一種探索式的識別，嘗試尋找一條簡單的規則或是一種捷徑來達成目標。」

「為了確定一個地方是否達到城市級別規模，我們可以讓當地居民計數自己的『鄰居』，換句話說，他房子的100米內住了多少人。一旦得到這個數字，我們繼續去確認每一個居民，他們身邊最近的擁有最多鄰居數的居民。藉助這兩組數據結果交叉的部分，就可以推斷每個人所在居住區域人口的稠密程度，以及擁有鄰居數最多的兩家間距。就全球人口而言，通過自動交叉檢測這些數據，我們能識別代表簇狀中心的個體，這些個體就是不同的城市。」 Laio解釋道。

「我們的演算法能夠精確地完成此類計算，也適用於其他場景，」Rodriguez進一步補充說，此演算法表現相當優異。Rodriguez對此有著深刻理解：「借用面部數據檔案Olivetti Face資料庫，我們測試了自己的數學模型，並獲得了滿意的結果。此系統能夠正確地識別大部分個體，從不產生假陽性結果，這意味著在某些情況下，它可能無法識別事物，但絕不會混淆一個個體與另一個個體。與類似的方法相比，我們的演算法能夠有效地剔除異類，要知道這些異類的數據點與其他數據存在較大差異是會損毀分析結果的。」

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③ 數據壓縮和重復數據刪除是實現數據縮減的兩種關鍵技術，二者有什麼區別

面對數據的急劇膨脹，企業需要不斷購置大量的存儲設備來應對不斷增長的存儲需求。然而，單純地提高存儲容量，這似乎並不能從根本解決問題。首先，存儲設備的采購預算越來越高，大多數企業難以承受如此巨大的開支。其次，隨著數據中心的擴大，存儲管理成本、佔用空間、製冷能力、能耗等也都變得越來越嚴重，其中能耗尤為突出。再者，大量的異構物理存儲資源大大增加了存儲管理的復雜性，容易造成存儲資源浪費和利用效率不高。因此，我們需要另闢蹊徑來解決信息的急劇增長問題，堵住數據「井噴」。高效存儲理念正是為此而提出的，它旨在緩解存儲系統的空間增長問題，縮減數據佔用空間，簡化存儲管理，最大程度地利用已有資源，降低成本。目前業界公認的五項高效存儲技術分別是數據壓縮、重復數據刪除、自動精簡配置、自動分層存儲和存儲虛擬化。目前，數據壓縮和重復數據刪除是實現數據縮減的兩種關鍵技術。簡而言之，數據壓縮技術通過對數據重新編碼來降低冗餘度，而重復數據刪除技術側重於刪除重復的數據塊，從而實現數據容量縮減的目的。

數據壓縮與重復數據刪除對比分析
數據壓縮和重復數據刪除技術都著眼於減少數據量，其差別在於數據壓縮技術的前提是信息的數據表達存在冗餘，以資訊理論研究作為基礎;而重復數據刪除的實現依賴數據塊的重復出現，是一種實踐性技術。然而，通過上面的分析我們發現，這兩種技術在本質上卻是相同的，即通過檢索冗餘數據並採用更短的指針來表示來實現縮減數據容量。它們的區別關鍵在於，消除冗餘范圍不同，發現冗餘方法不同，冗餘粒度不同，另外在具體實現方法有諸多不同。

(1)消除冗餘范圍
數據壓縮通常作用於數據流，消除冗餘范圍受到滑動窗口或緩存窗口的限制。由於考慮性能因素，這個窗口通常是比較小的，只能對局部數據產生作用，對單個文件效果明顯。重復數據刪除技術先對所有數據進行分塊，然後以數據塊為單位在全局范圍內進行冗餘消除，因此對包含眾多文件的全局存儲系統，如文件系統，效果更加顯著。如果把數據壓縮應用於全局，或者把重復數據刪除應用於單個文件，則數據縮減效果要大大折扣。
(2)發現冗餘方法
數據壓縮主要通過串匹配來檢索相同數據塊，主要採用字元串匹配演算法及其變種，這是精確匹配。重復數據刪除技術通過數據塊的數據指紋來發現相同數據塊，數據指紋採用hash函數計算獲得，這是模糊匹配。精確匹配實現較為復雜，但精度高，對細粒度消除冗餘更為有效；模糊匹配相對簡單許多，對大粒度的數據塊更加適合，精度方面不夠。
(3)冗餘粒度
數據壓縮的冗餘粒度會很小，可以到幾個位元組這樣的小數據塊，而且是自適應的，不需要事先指定一個粒度范圍。重復數據刪除則不同，數據塊粒度比較大，通常從512到8K位元組不等。數據分塊也不是自適應的，對於定長數據塊需要事先指定長度，變長數據分塊則需要指定上下限范圍。更小的數據塊粒度會獲得更大的數據消冗效果，但計算消耗也更大。
(4)性能瓶頸
數據壓縮的關鍵性能瓶頸在於數據串匹配，滑動窗口或緩存窗口越大，這個計算量就會隨之大量增加。重復數據刪除的性能瓶頸在於數據分塊與數據指紋計算，MD5/SHA-1等hash函數的計算復雜性都非常高，非常佔用CPU資源。另外，數據指紋需要保存和檢索，通常需要大量內存來構建hash表，如果內存有限則會對性能產生嚴重影響。
(5)數據安全
這里的數據壓縮都是無損壓縮，不會發生數據丟失現象，數據是安全的。重復數據刪除的一個問題是，利用hash產生的數據塊指紋可能會產生的碰撞，即兩個不同的數據塊生成了相同的數據指紋。這樣，就會造成一個數據塊丟失的情況發生，導致數據發生破壞。因此，重復數據刪除技術存在數據安全隱患。
(6)應用角度
數據壓縮直接對流式數據進行處理，不需要事先對全局信息進行分析統計，可以很好地利用流水線或管道方式與其他應用結合使用，或以帶內方式透明地作用於存儲系統或網路系統。重復數據刪除則需要對數據進行分塊處理，需要對指紋進行存儲和檢索，需要對原先物理文件進行邏輯表示。如果現有系統要應用這種技術，則需要對應用進行修改，難以做到透明實現。目前重復數據刪除並不是一個通常功能，而更多地以產品形態出現，如存儲系統、文件系統或應用系統。因此，數據壓縮是一種標准功能，而重復數據刪除現在還沒有達到這種標准，應用角度來看，數據壓縮更為簡單。

珠聯璧合
數據壓縮與重復數據刪除兩種技術具有不同層面的針對性，並能夠結合起來使用，從而實現更高的數據縮減比例。值得一提的是，如果同時應用數據壓縮和重復數據刪除技術，為了降低對系統的處理需求和提高數據壓縮比率，通常需要先應用數據刪除技術，然後再使用數據壓縮技術進一步降低"結構圖"和基本數據塊的體積。如果順序顛倒會出現什麼樣的結果呢？壓縮會對數據進行重新編碼，從而破壞了數據原生的冗餘結構，因此再應用重復數據刪除效果則會大打折扣，而且消耗時間也更多。而先執行重復數據刪除則不同，它首先消除了冗餘數據塊，然後應用數據壓縮對唯一副本數據塊進行再次壓縮。這樣，兩種技術的數據縮減作用得到疊加，而且數據壓縮的消耗時間大大降低。因此，先去重後壓縮，可以獲得更高的數據壓縮率和性能。

④ 數據結構有哪些基本演算法

數據結構是一門研究非數值計算的程序設計問題中的操作對象，以及它們之間的關系和操作等相關問題的學科。

可以理解為：程序設計 = 數據結構 + 演算法

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出。以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件。後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。比如，列印一句話：NSLog(@"你最牛逼！");

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出。輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等。也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

數據結果的基本演算法有：

1、圖搜索（廣度優先、深度優先）深度優先特別重要

2、排序

3、動態規劃

4、匹配演算法和網路流演算法

5、正則表達式和字元串匹配

6、三路劃分-快速排序

7、合並排序（更具擴展性，復雜度類似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用場景）

9、Prim / Kruskal （最小生成樹）

10、Dijkstra （最短路徑演算法）

11、選擇演算法

⑤ 帶你了解數據挖掘中的經典演算法

數據挖掘的演算法有很多，而不同的演算法有著不同的優點，同時也發揮著不同的作用。可以這么說，演算法在數據挖掘中做出了極大的貢獻，如果我們要了解數據挖掘的話就不得不了解這些演算法，下面我們就繼續給大家介紹一下有關數據挖掘的演算法知識。
1.The Apriori algorithm，
Apriori演算法是一種最有影響的挖掘布爾關聯規則頻繁項集的演算法。其核心是基於兩階段頻集思想的遞推演算法。該關聯規則在分類上屬於單維、單層、布爾關聯規則。在這里，所有支持度大於最小支持度的項集稱為頻繁項集，簡稱頻集。這個演算法是比較復雜的，但也是十分實用的。
2.最大期望演算法
在統計計算中，最大期望演算法是在概率模型中尋找參數最大似然估計的演算法，其中概率模型依賴於無法觀測的隱藏變數。最大期望經常用在機器學習和計算機視覺的數據集聚領域。而最大期望演算法在數據挖掘以及統計中都是十分常見的。
3.PageRank演算法
PageRank是Google演算法的重要內容。PageRank里的page不是指網頁，而是創始人的名字，即這個等級方法是以佩奇來命名的。PageRank根據網站的外部鏈接和內部鏈接的數量和質量倆衡量網站的價值。PageRank背後的概念是，每個到頁面的鏈接都是對該頁面的一次投票，被鏈接的越多，就意味著被其他網站投票越多。這個就是所謂的「鏈接流行度」，這個標准就是衡量多少人願意將他們的網站和你的網站掛鉤。PageRank這個概念引自學術中一篇論文的被引述的頻度——即被別人引述的次數越多，一般判斷這篇論文的權威性就越高。
3.AdaBoost演算法
Adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器，然後把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器。其演算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最後將每次訓練得到的分類器最後融合起來，作為最後的決策分類器。這種演算法給數據挖掘工作解決了不少的問題。
數據挖掘演算法有很多，這篇文章中我們給大家介紹的演算法都是十分經典的演算法，相信大家一定可以從中得到有價值的信息。需要告訴大家的是，我們在進行數據挖掘工作之前一定要事先掌握好數據挖掘需呀掌握的各類演算法，這樣我們才能在工總中得心應手，如果基礎不牢固，那麼我們遲早是會被淘汰的。職場如戰場，我們一定要全力以赴。

⑥ 數據分析包括哪些演算法

1. Analytic Visualizations(可視化分析)

不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)

可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)

數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines(語義引擎)

我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)

數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。