dimenziócsökkentéssel

A dimenziócsökkentés olyan technika a gépi tanulásban és a statisztikában, amelynek célja az adatok dimenzióinak számának csökkentése, miközben megőrzi a lényeges információkat. Ez különösen hasznos nagy dimenziójú adatok, például képek, szövegek vagy érzékelőadatok esetén, ahol a magas dimenziószám számos problémát okozhat.

Az egyik fő oka a dimenziócsökkentésnek a "dimenziók átka" jelenségének elkerülése. Magas dimenziójú terekben az adatok ritkán oszlanak el, ami megnehezíti a mintázatok felismerését és az általánosítást. A dimenziócsökkentés segít tömöríteni az adatokat egy alacsonyabb dimenziójú térbe, ahol az adatok sűrűbben helyezkednek el, és a számítási feladatok is hatékonyabbá válnak.

Számos módszer létezik a dimenziócsökkentésre, amelyeket két fő kategóriába sorolhatunk: jellemzők kiválasztása és jellemzők extrahálása. A jellemzők kiválasztása során a legfontosabb vagy leginformatívabb eredeti jellemzőket választjuk ki, míg a jellemzők extrahálása új, alacsonyabb dimenziójú jellemzőket hoz létre az eredeti jellemzők kombinálásával.

Népszerű jellemzők extrahálási technikák közé tartozik a Főkomponens Analízis (PCA) és a T-eloszlású stochasztikus szomszédberuházás (t-SNE). A PCA egy lineáris technika, amely a legnagyobb varianciát magyarázó új, ortogonális jellemzőket keresi. A t-SNE pedig egy nemlineáris technika, amely különösen alkalmas adatok vizualizálására és a helyi szerkezet megőrzésére. A dimenziócsökkentés alkalmazható adatok előfeldolgozására, a modell teljesítményének javítására és a számítási erőforrások megtakarítására.