Data reduction is a critical step in data mining that involves reducing the size of the dataset while retaining its essential features. It is a necessary step to ensure that the analysis can be performed efficiently and effectively, particularly when dealing with large datasets.
डेटा खनन में डेटा कटौती एक महत्वपूर्ण कदम है जिसमें आवश्यक सुविधाओं को बनाए रखते हुए डेटासेट के आकार को कम करना शामिल है। यह सुनिश्चित करने के लिए एक आवश्यक कदम है कि विश्लेषण कुशलतापूर्वक और प्रभावी ढंग से किया जा सकता है, विशेष रूप से बड़े डेटासेट के साथ काम करते समय।
There are several techniques for data reduction, including:
Sampling: This involves selecting a representative subset of the data for analysis. This can be done using random sampling, stratified sampling, or other sampling techniques.
डेटा कटौती के लिए कई तकनीकें हैं, जिनमें निम्न शामिल हैं:
नमूनाकरण: इसमें विश्लेषण के लिए डेटा के एक प्रतिनिधि उपसमुच्चय का चयन करना शामिल है। यह यादृच्छिक नमूनाकरण, स्तरीकृत नमूनाकरण या अन्य नमूनाकरण तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।
Dimensionality reduction: This involves reducing the number of variables or features in the dataset. This can be done using techniques such as Principal Component Analysis (PCA), Factor Analysis, or Singular Value Decomposition (SVD).
आयामीता में कमी: इसमें डेटासेट में चर या सुविधाओं की संख्या को कम करना शामिल है। यह प्रधान घटक विश्लेषण (पीसीए), कारक विश्लेषण, या एकवचन मूल्य अपघटन (एसवीडी) जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।
Numerosity reduction: This involves reducing the number of records or instances in the dataset. This can be done using techniques such as clustering or outlier analysis to identify and remove redundant or irrelevant data.
संख्या में कमी: इसमें डेटासेट में रिकॉर्ड या उदाहरणों की संख्या कम करना शामिल है। यह अनावश्यक या अप्रासंगिक डेटा को पहचानने और हटाने के लिए क्लस्टरिंग या बाहरी विश्लेषण जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।
Discretization: This involves converting continuous variables into categorical variables. This can be done using techniques such as binning or entropy-based discretization.
विवेकाधिकार: इसमें निरंतर चर को श्रेणीबद्ध चर में परिवर्तित करना शामिल है। यह बिनिंग या एन्ट्रापी-आधारित विवेक जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।
Compression: This involves encoding the data in a more efficient format to reduce its size. This can be done using techniques such as Huffman coding or arithmetic coding.
संपीड़न: इसमें इसके आकार को कम करने के लिए डेटा को अधिक कुशल प्रारूप में एन्कोडिंग करना शामिल है। यह हफ़मैन कोडिंग या अंकगणितीय कोडिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके किया जा सकता है।
The choice of data reduction technique depends on the nature of the dataset and the analysis objectives. It is essential to evaluate the impact of data reduction on the analysis results to ensure that the reduction does not lead to significant loss of information.
डेटा कटौती तकनीक का चुनाव डेटासेट की प्रकृति और विश्लेषण के उद्देश्यों पर निर्भर करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए विश्लेषण परिणामों पर डेटा कटौती के प्रभाव का मूल्यांकन करना आवश्यक है कि कमी से जानकारी का महत्वपूर्ण नुकसान नहीं होता है।
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