Аналіз великих даних за допомогою методів редукції моделей

• Main Author: Zabielin, Stanislav I.
• Format: Article
• Language: English
• Published: The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2018
• Subjects: nonlinear mapping; dimension reduction; big data; modelling; non-linear dynamic objects; diffusion maps; kernel method of main components; нелинейное отображение; уменьшение размерности; большие данные; моделирование; нелинейные динамические объекты; диффузионные карты; ядерный метод основных компонент; нелінійне відображення; зменшення розмірності; великі дані; моделювання; нелінійні динамічні об'єкти; дифузійні карти; ядерний метод основних компонент
• Online Access: http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/109517

The enormous growth in the size of data has been observed in recent years being a key factor of the Big Data scenario. Big Data require a new high-performance processing. The use of big data preprocessing methods for data mining in big data is reviewed in this paper. The definition, attributes and categorization of data preprocessing approaches in big data are introduced. The relation between big data and data preprocessing throughout all families of methods and advanced data technologies are likewise analyzed. Furthermore, research challenges are discussed, while concentrating on improvements in certain families of data preprocessing methods and applications based on new big data learning paradigms.