dimensionalitetsreduktion
Teknikker til at reducere antallet af variable (dimensioner) i et datasæt, samtidig med at den væsentlige information bevares.
Kort fortalt
En metode til at gøre komplekse data med mange målinger mere overskuelige ved at mindske antallet af egenskaber, uden at miste for meget vigtig information.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- øvet
- Udtale
- [dimɛnʃonaliˈteːdsʁedukˌɕoˀn]
Betydninger
1- 1
Proces eller metode til at reducere antallet af tilfældige variable under overvejelse ved at opnå et sæt af principalvariable eller latent struktur.
- Principal Component Analysis (PCA) er den mest anvendte form for dimensionalitetsreduktion. — faglitteratur, 2023
- t-SNE er en ikke-lineær dimensionalitetsreduktionsteknik, der især bruges til visualisering af højdimensionelle data. — forskningsartikel, 2008
Hvornår bruges det
Anvendes i præprocessering af højdimensionelle data, ofte før visualisering eller som input til maskinlæringsmodeller for at undgå 'dimensionernes forbandelse' (curse of dimensionality). Typisk brugt i billedanalyse, tekstmining og genetik.
Kodeeksempel
from sklearn.decomposition import PCA
import numpy as np
# Eksempel: Reducer 10-dimensionelle data til 2 dimensioner
X = np.random.rand(100, 10)
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)Anvendelse af PCA til at reducere 10 dimensioner til 2 i et datasæt med 100 prøver.
Oprindelse
Sammensat af 'dimensionalitet' (fra engelsk 'dimensionality') og 'reduktion' (fra latin 'reductio').