dimensiovähennysmenetelmiä

Dimensiovähennysmenetelmät ovat joukko tekniikoita, joita käytetään suuridimensionaalisten aineistojen muuntamiseen pienempään ulottuvuuteen säilyttäen samalla mahdollisimman paljon alkuperäisen aineiston tietoa. Tämä on hyödyllistä monista syistä, kuten laskentatehon parantamiseksi, kohinan vähentämiseksi ja datan visualisoinnin helpottamiseksi.

Yleisiä dimensiovähennysmenetelmiä ovat lineaariset ja epälineaariset menetelmät. Lineaariset menetelmät, kuten pääkomponenttianalyysi (PCA) ja faktorianalyysi, etsivät uusia ulottuvuuksia, jotka ovat lineaarisia yhdistelmiä alkuperäisistä ulottuvuuksista. PCA pyrkii maksimoimaan datan varianssin uusissa ulottuvuuksissa, kun taas faktorianalyysi pyrkii löytämään taustalla olevat piilevät tekijät, jotka selittävät havaittujen muuttujien korrelaatiot.

Epälineaariset menetelmät, kuten t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) ja UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection), pystyvät mallintamaan monimutkaisempia suhteita datassa ja säilyttämään paremmin paikallisen rakenteen. t-SNE on erityisen suosittu datan visualisoinnissa, koska se luo selkeitä klustereita korkean ulottuvuuden datasta matalassa ulottuvuudessa. UMAP on uudempi menetelmä, joka on usein nopeampi ja säilyttää globaalin rakenteen paremmin kuin t-SNE.

Muita menetelmiä ovat automaattiset enkooderit, jotka ovat neuroverkkoihin perustuvia malleja, jotka oppivat tiivistämään datan pienempään esitykseen ja sitten rekonstruoimaan sen. Myös ominaisuusvalinta, jossa valitaan vain relevantimmat alkuperäiset ulottuvuudet, on eräs tapa vähentää ulottuvuutta. Menetelmän valinta riippuu aineiston luonteesta ja tavoitteesta.