采用直方图和聚类分析能够压缩数据量的原因如下：1.直方图：通过统计数据的频率分布情况，将连续变量离散化为离散的频率分布，从而减少了数据的维度和存储空间。相比于原始数据，直方图只包含了频率分布的信息，能够有效地减少数据量。综上所述，直方图和聚类分析都能够通过对数据的处理和分析，将原始数据压缩为更小的数据量，从而达到节省存储空间和提高数据处理效率的目的。
采用直方图和聚类分析能够压缩数据量的原因如下：
1. 直方图：通过统计数据的频率分布情况，将连续变量离散化为离散的频率分布，从而减少了数据的维度和存储空间。相比于原始数据，直方图只包含了频率分布的信息，能够有效地减少数据量。
2. 聚类分析：通过将相似的数据点聚集到一起，将大量的数据点简化为少量的聚类点，从而达到数据压缩的目的。聚类分析可以根据数据的相似性将其分类或分组，从而减少数据量的冗余性。
综上所述，直方图和聚类分析都能够通过对数据的处理和分析，将原始数据压缩为更小的数据量，从而达到节省存储空间和提高数据处理效率的目的。