1、墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简办法，粗糙集理论是一种研讨不精确、不确定性常识的数学东西。现在受到了KDD的广泛注重，运用粗糙集理论对数据来进行处理是一种非常有用的精简数据维数的办法。

  2、根据概念树的数据浓缩办法，在数据库中，许多特点都是可以直接进行数据归类，各特点值和概念根据笼统程度不同可以构成一个层次结构，概念的这种层次结构一般称为概念树。概念树一般由领域专家供给，它将各个层次的概念按一般到特别的顺序排列。

  3、信息论思维和普化常识发现，特征常识和分类常识是普化常识的两种首要方式，其算法基本上可大致分为两类：数据立方办法和面向特点概括办法。

  4、根据统计剖析的特点选取办法，可以运用统计剖析中的一些算法来进行特征特点的选取，比方主成分剖析、逐步回归剖析、公共要素模型剖析等。这一些办法的一起特征是，用少数的特征元组去描绘高维的原始常识基。