data-reduction

本文解释了截断SVD及其与主成分分析的关系，展示了如何通过使用更少的奇异值重建图像来近似原图。它以月球图像为例说明重建过程。

本文介绍了drXAI，一种利用XAI归因减少时间序列分类数据大小的方法，在保持准确性的同时实现80-90%的数据缩减，使大型模型能够扩展。

本文应用随机森林递归特征消除（RF-RFE）对尼日利亚住户调查数据进行分析，旨在识别能够准确分类贫困状态、五分位分布和不平等位置的最小预测因子。研究表明，机器学习可以在减少数据需求的同时，保留用于监测贫困与不平等的分布信息。