1.数据规约的意义：
对海量的而数据进行分析和挖掘，需要大量的时间，使得这种分析可能不现实或不可行。数据规约对数据集的规约表示进行分析，这样需要分析的数据少得多，但并不影响数据挖掘的效果。
2.数据规约的策略
a.数据立方体聚集：类似于前面的数据聚集，对数据立方体进行上卷和下钻，在不同抽象层次进行分析（例：年，季度，月）。
定义;基本方体：最低抽象层次；顶点方体;最高抽象方体。每个较高抽象层次进一步减少数据的规模。
b.属性子集选择：检测并删除不想关，弱相关或冗余的属性和维。基本方法：逐步向前选择：由空的初始规约集，逐步添加好的属性到规约中。
逐步向后删除：逐步删除整个属性集中最差的。
向前选择和向后删除结合：
决策树归纳：每个非叶子节点表示一个属性的选择，每个叶子节点表示一个类预测。最终的结果是将属性按照需求划分为好的或坏的。
c.维度规约：使用数据编码和变换，规约数据。
方法：a.小波变换 原理：通过小波变换将原始数据向量X={xi,x2...}(对应元祖各个属性)，变换成不同数值的数值小波系数向量Y。然后按照某种规则截取Y，仅保存一部分最强的小波系数。
b.主成分分析（PCA）
计算方法：计算协方差矩阵：对于n维数据{x,y,z},则协方差矩阵为
其中：协方差计算方式为：
然后求取协方差矩阵的特征值和特征向量。根据一定放入规则选取特征值较大的特征向量组成模式矢量。然后经过变换的到将维后的数据。
d.数值规约
(1)回归或对数线性模型
多元线性回归：
原理：通过模型建立属性间的关系，并通过回归方程等进行拟合，求取相关的参数，这样在存取的时候只需要存取相关的模型参数，而不用存取实际数据，从而减少数据量。
对数线性模型：
原理：主要针对于近似离散的多维数据进行概率分布。详解见后面。
（2）直方图
用一个连续的值域代替一个值作为一个桶的。
桶和属性的划分：
a.等宽。每个桶的宽度区间是一样的。
b.等频。每个桶的高度是一样的。
c.V最优。在桶的个数一定的条件下，具有最小方差的直方图即为V最优直方图。其中，直方图的方差是每个桶代表的原来值的加权和，其中权等于桶中值的个数。
d.MaxDiff。最大化差异度量。考虑每个相邻值（相邻值）之间的差，每个桶的属性值边界是x-1个最大差的对。x为用户指定的桶数。
（3）聚类
对数据对象进行划分成群或簇，规则是是每个簇内数据对象尽量相似，簇之间的对象尽量相异。然后使用簇来替换原始的簇内数据对象。
（4）抽样
a.s个样本无放回简单随机抽样
b.s个样本有放回简单随机抽样。
c.聚类抽样。先将N个元祖分成M个互补相交的簇，然后对其进行S个簇的简单随机抽样。
d.分层抽样。实际相当于先对原始数据进行直方图划分，然后对每一个桶进行抽样，在综合起来。
抽样规约的优点：得到样本的花费正比于样本集的大小，而不是总数据集的大小。抽样的复杂度仅随数据的维数成线性增长，其他的更多随数据的维数成指数增长。