数据精简算法

① 数据挖掘的经典算法有哪些

1. C4.5

C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足;

2) 在树构造过程中进行剪枝;

3) 能够完成对连续属性的离散化处理;

4) 能够对不完整数据进行处理。

2. The k-means algorithm 即K-Means算法

k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。

3. Support vector machines

支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。

4. The Apriori algorithm

Apriori算法，它是一种最具影响力的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的算法核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

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② 大数据的新算法:简化数据分类

大数据的新算法:简化数据分类

如今，大数据时代悄然来临。专家用“大数据”的表达描述大量信息，比如数十亿人在计算机、智能手机以及其他电子设备上分享的照片、音频、文本等数据。当前这种模式为我们的未来展现了前所未有的愿景：比如追踪流感疫情蔓延，实时监控道路交通，处理紧急自然灾害等。对人们而言，想要利用这些庞大的数据，首先必须要了解它们，而在此之前我们需要一种快捷有效自动的方式对数据进行分类。

其中一种最为常用的系统，是一系列称之为簇分析的统计技术，这种技术能依据数据的“相似性”进行数据分组。来自意大利国际高等研究院(SISSA)的两位研究者基于简单且强大的原理设计了一种簇分析方法，被证明可以非常有效地解决一些大数据分析中遇到的主要典型问题。

数据集合可以视为多维空间的云数据点。这些点呈现不同分配方式：或稀疏地分布在一个区域，或密集地分布在另外一个区域。簇分析就是用来有效地鉴别密集型区域，基于基本的准则将数据分为一定数量的重要子集合，每个子集合对应一种分类。

“以一个面部图像数据库为例，”SISSA统计与生物物理系教授Alessandro Laio说，“数据库可能包含同一个人的多张照片，簇分析可以用来归类同一人的所有照片。这种类型的分析可用自动脸部识别系统来完成。”

“我们试着设计一种较现有方法更为有效的算法，来解决簇分析中典型的问题。”Laio继续补充说。

“我们的方法基于一种新的鉴定簇中心，比如子集合，”另一位研究者Alex Rodriguez解释道，“试想这样的情形，在无法访问地图中，却不得不鉴定全球所有的城市时，这无疑是一个艰巨的任务。”Rodriguez进一步解释道，“因此我们在做一种探索式的识别，尝试寻找一条简单的规则或是一种捷径来达成目标。”

“为了确定一个地方是否达到城市级别规模，我们可以让当地居民计数自己的‘邻居’，换句话说，他房子的100米内住了多少人。一旦得到这个数字，我们继续去确认每一个居民，他们身边最近的拥有最多邻居数的居民。借助这两组数据结果交叉的部分，就可以推断每个人所在居住区域人口的稠密程度，以及拥有邻居数最多的两家间距。就全球人口而言，通过自动交叉检测这些数据，我们能识别代表簇状中心的个体，这些个体就是不同的城市。” Laio解释道。

“我们的算法能够精确地完成此类计算，也适用于其他场景，”Rodriguez进一步补充说，此算法表现相当优异。Rodriguez对此有着深刻理解：“借用面部数据档案Olivetti Face数据库，我们测试了自己的数学模型，并获得了满意的结果。此系统能够正确地识别大部分个体，从不产生假阳性结果，这意味着在某些情况下，它可能无法识别事物，但绝不会混淆一个个体与另一个个体。与类似的方法相比，我们的算法能够有效地剔除异类，要知道这些异类的数据点与其他数据存在较大差异是会损毁分析结果的。”

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③ 数据压缩和重复数据删除是实现数据缩减的两种关键技术，二者有什么区别

面对数据的急剧膨胀，企业需要不断购置大量的存储设备来应对不断增长的存储需求。然而，单纯地提高存储容量，这似乎并不能从根本解决问题。首先，存储设备的采购预算越来越高，大多数企业难以承受如此巨大的开支。其次，随着数据中心的扩大，存储管理成本、占用空间、制冷能力、能耗等也都变得越来越严重，其中能耗尤为突出。再者，大量的异构物理存储资源大大增加了存储管理的复杂性，容易造成存储资源浪费和利用效率不高。因此，我们需要另辟蹊径来解决信息的急剧增长问题，堵住数据“井喷”。高效存储理念正是为此而提出的，它旨在缓解存储系统的空间增长问题，缩减数据占用空间，简化存储管理，最大程度地利用已有资源，降低成本。目前业界公认的五项高效存储技术分别是数据压缩、重复数据删除、自动精简配置、自动分层存储和存储虚拟化。目前，数据压缩和重复数据删除是实现数据缩减的两种关键技术。简而言之，数据压缩技术通过对数据重新编码来降低冗余度，而重复数据删除技术侧重于删除重复的数据块，从而实现数据容量缩减的目的。

数据压缩与重复数据删除对比分析
数据压缩和重复数据删除技术都着眼于减少数据量，其差别在于数据压缩技术的前提是信息的数据表达存在冗余，以信息论研究作为基础;而重复数据删除的实现依赖数据块的重复出现，是一种实践性技术。然而，通过上面的分析我们发现，这两种技术在本质上却是相同的，即通过检索冗余数据并采用更短的指针来表示来实现缩减数据容量。它们的区别关键在于，消除冗余范围不同，发现冗余方法不同，冗余粒度不同，另外在具体实现方法有诸多不同。

(1)消除冗余范围
数据压缩通常作用于数据流，消除冗余范围受到滑动窗口或缓存窗口的限制。由于考虑性能因素，这个窗口通常是比较小的，只能对局部数据产生作用，对单个文件效果明显。重复数据删除技术先对所有数据进行分块，然后以数据块为单位在全局范围内进行冗余消除，因此对包含众多文件的全局存储系统，如文件系统，效果更加显着。如果把数据压缩应用于全局，或者把重复数据删除应用于单个文件，则数据缩减效果要大大折扣。
(2)发现冗余方法
数据压缩主要通过串匹配来检索相同数据块，主要采用字符串匹配算法及其变种，这是精确匹配。重复数据删除技术通过数据块的数据指纹来发现相同数据块，数据指纹采用hash函数计算获得，这是模糊匹配。精确匹配实现较为复杂，但精度高，对细粒度消除冗余更为有效；模糊匹配相对简单许多，对大粒度的数据块更加适合，精度方面不够。
(3)冗余粒度
数据压缩的冗余粒度会很小，可以到几个字节这样的小数据块，而且是自适应的，不需要事先指定一个粒度范围。重复数据删除则不同，数据块粒度比较大，通常从512到8K字节不等。数据分块也不是自适应的，对于定长数据块需要事先指定长度，变长数据分块则需要指定上下限范围。更小的数据块粒度会获得更大的数据消冗效果，但计算消耗也更大。
(4)性能瓶颈
数据压缩的关键性能瓶颈在于数据串匹配，滑动窗口或缓存窗口越大，这个计算量就会随之大量增加。重复数据删除的性能瓶颈在于数据分块与数据指纹计算，MD5/SHA-1等hash函数的计算复杂性都非常高，非常占用CPU资源。另外，数据指纹需要保存和检索，通常需要大量内存来构建hash表，如果内存有限则会对性能产生严重影响。
(5)数据安全
这里的数据压缩都是无损压缩，不会发生数据丢失现象，数据是安全的。重复数据删除的一个问题是，利用hash产生的数据块指纹可能会产生的碰撞，即两个不同的数据块生成了相同的数据指纹。这样，就会造成一个数据块丢失的情况发生，导致数据发生破坏。因此，重复数据删除技术存在数据安全隐患。
(6)应用角度
数据压缩直接对流式数据进行处理，不需要事先对全局信息进行分析统计，可以很好地利用流水线或管道方式与其他应用结合使用，或以带内方式透明地作用于存储系统或网络系统。重复数据删除则需要对数据进行分块处理，需要对指纹进行存储和检索，需要对原先物理文件进行逻辑表示。如果现有系统要应用这种技术，则需要对应用进行修改，难以做到透明实现。目前重复数据删除并不是一个通常功能，而更多地以产品形态出现，如存储系统、文件系统或应用系统。因此，数据压缩是一种标准功能，而重复数据删除现在还没有达到这种标准，应用角度来看，数据压缩更为简单。

珠联璧合
数据压缩与重复数据删除两种技术具有不同层面的针对性，并能够结合起来使用，从而实现更高的数据缩减比例。值得一提的是，如果同时应用数据压缩和重复数据删除技术，为了降低对系统的处理需求和提高数据压缩比率，通常需要先应用数据删除技术，然后再使用数据压缩技术进一步降低"结构图"和基本数据块的体积。如果顺序颠倒会出现什么样的结果呢？压缩会对数据进行重新编码，从而破坏了数据原生的冗余结构，因此再应用重复数据删除效果则会大打折扣，而且消耗时间也更多。而先执行重复数据删除则不同，它首先消除了冗余数据块，然后应用数据压缩对唯一副本数据块进行再次压缩。这样，两种技术的数据缩减作用得到叠加，而且数据压缩的消耗时间大大降低。因此，先去重后压缩，可以获得更高的数据压缩率和性能。

④ 数据结构有哪些基本算法

数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。

可以理解为：程序设计 = 数据结构 + 算法

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出。以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。比如，打印一句话：NSLog(@"你最牛逼！");

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出。输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等。也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

数据结果的基本算法有：

1、图搜索（广度优先、深度优先）深度优先特别重要

2、排序

3、动态规划

4、匹配算法和网络流算法

5、正则表达式和字符串匹配

6、三路划分-快速排序

7、合并排序（更具扩展性，复杂度类似快速排序）

8、DF/BF 搜索 （要知道使用场景）

9、Prim / Kruskal （最小生成树）

10、Dijkstra （最短路径算法）

11、选择算法

⑤ 带你了解数据挖掘中的经典算法

数据挖掘的算法有很多，而不同的算法有着不同的优点，同时也发挥着不同的作用。可以这么说，算法在数据挖掘中做出了极大的贡献，如果我们要了解数据挖掘的话就不得不了解这些算法，下面我们就继续给大家介绍一下有关数据挖掘的算法知识。
1.The Apriori algorithm，
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。这个算法是比较复杂的，但也是十分实用的。
2.最大期望算法
在统计计算中，最大期望算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚领域。而最大期望算法在数据挖掘以及统计中都是十分常见的。
3.PageRank算法
PageRank是Google算法的重要内容。PageRank里的page不是指网页，而是创始人的名字，即这个等级方法是以佩奇来命名的。PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票，被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”，这个标准就是衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
3.AdaBoost算法
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。这种算法给数据挖掘工作解决了不少的问题。
数据挖掘算法有很多，这篇文章中我们给大家介绍的算法都是十分经典的算法，相信大家一定可以从中得到有价值的信息。需要告诉大家的是，我们在进行数据挖掘工作之前一定要事先掌握好数据挖掘需呀掌握的各类算法，这样我们才能在工总中得心应手，如果基础不牢固，那么我们迟早是会被淘汰的。职场如战场，我们一定要全力以赴。

⑥ 数据分析包括哪些算法

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines(语义引擎)

我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。