기수 추정

데이터 준비와 데이터 프로파일링은 주어진 데이터 세트를 분석하고 데이터 분포, 주요 후보 및 기능적 종속성과 같은 메타데이터를 추출하기 위해 기본 및 복잡한 여러 작업을 포함합니다. 메타데이터의 가장 중요한 유형 중 하나는 열에 있는 고유한 값의 수로, 이를 제로주파수 모멘트라고도 합니다. 기수 추정 자체는 많은 응용 프로그램으로 인해 지난 수십 년 동안 활발한 연구 주제였습니다. 이 논문의 목표는 기수 추정에 관한 문헌을 검토하고 원래 실험을 훨씬 넘어서는 12개 알고리즘에 대한 자세한 실험 연구를 제시하는 것입니다. 먼저, 기수 추정 문제를 해결하기 위한 접근 방식을 개요하고 분류합니다 - 주요 아이디어, 오류 보장, 장점 및 단점을 설명합니다. 그런 다음 우리의 실험 설문조사는 12개의 기수 추정 알고리즘의 성능을 비교합니다. 우리는 합성 및 실제 데이터 세트를 사용하여 알고리즘의 정확도, 실행 시간 및 메모리 소비를 평가합니다. 우리 결과는 다른 알고리즘이 서로 다른 범주에서 우수하다는 것을 보여주며, 우리는 이들의 상충 관계를 강조합니다.