Документ содержит лекцию по редукции данных в контексте интеллектуального анализа данных и подчеркивает важность уменьшения объема данных для увеличения аналитических возможностей. Рассмотрены ключевые методы редукции данных, такие как уменьшение размерности, компактное представление и сжатие данных, с примерами таких техник, как метод главных компонент и линейная регрессия. Обсуждаются также методы выбора подмножества атрибутов и различные техники самплинга для работы с большими наборами данных.
Related topics: