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摘要：数据生成的指数增长已成为当今快速增长的数字技术中普遍存在的现象。技术进步和连接的设备的数量是这种扩展的主要驱动力。但是，数据的指数增长列出了不同体系结构的挑战，尤其是在效率低下的能源消耗，次优的带宽利用率以及在云环境中存储的数据的迅速增加。因此，数据降低技术对于减少传输和存储的数据量至关重要。本文对各种数据减少技术进行了全面审查，并介绍了基于数据丢失类型对这些方法进行分类的分类法。本研究中进行的实验包括不同的数据类型，评估这些技术在不同数据集中的性能和适用性。
分析数据缩减技术：实验透视
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