Aplikasi pelbagai skala dalam pembelajaran mesin

Penskalaan berbilang dimensi (penskalaan pelbagai dimensi) ialah kaedah pembelajaran tanpa pengawasan yang digunakan untuk memetakan data berdimensi tinggi ke ruang berdimensi rendah untuk menunjukkan persamaan dan perbezaan antara data. Ini ialah kaedah bukan parametrik yang tidak memerlukan andaian tentang pengedaran data dan oleh itu boleh digunakan untuk pelbagai jenis data dan domain. Melalui penskalaan multidimensi, kami dapat memahami dan mentafsir data dengan lebih baik dengan mengurangkan dimensinya sambil mengekalkan ciri utamanya. Kaedah ini boleh membantu kami menemui corak dan struktur yang tersembunyi dalam data, memberikan panduan berharga untuk analisis data dan membuat keputusan seterusnya.

Idea teras penskalaan multidimensi adalah untuk memetakan setiap titik sampel dalam data dimensi tinggi ke titik dalam ruang dimensi rendah dan mengekalkan persamaan atau jarak antara titik sampel dalam data dimensi tinggi asal setepat hubungan yang mungkin. Penskalaan multidimensi digunakan secara meluas dalam visualisasi data, pengurangan dimensi data, analisis kelompok, klasifikasi dan bidang lain. Ia menayangkan data berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah dengan mengira jarak atau persamaan antara titik sampel untuk lebih memahami dan menganalisis data. Melalui aplikasi penskalaan multidimensi, kami dapat memerhati dan mentafsir corak, arah aliran dan korelasi dengan lebih jelas dalam data, seterusnya meningkatkan ketepatan membuat keputusan dan ramalan.

Terdapat dua algoritma biasa untuk penskalaan multidimensi, iaitu penskalaan multidimensi metrik dan penskalaan multidimensi bukan metrik.

Penskalaan multidimensi metrik, juga dikenali sebagai penskalaan multidimensi berasaskan jarak, mengandaikan bahawa jarak antara titik sampel diketahui dalam ruang dimensi tinggi dan boleh dikira dengan jarak Euclidean atau kaedah pengukuran jarak lain. Selepas memetakan ke ruang berdimensi rendah, jarak antara titik sampel hendaklah sekonsisten mungkin dengan jarak asal. Matlamatnya adalah untuk meminimumkan perbezaan antara jarak titik sampel dalam ruang dimensi rendah dan jarak dalam ruang dimensi tinggi, yang boleh dicapai menggunakan algoritma pengoptimuman.

Penskalaan multidimensi bukan metrik, juga dikenali sebagai penskalaan multidimensi berasaskan pesanan, mengandaikan bahawa jarak antara titik sampel tidak diketahui dalam ruang dimensi tinggi, dan hanya tertib relatif antara titik sampel diketahui. Selepas memetakan ke ruang berdimensi rendah, susunan antara titik sampel hendaklah mengikut susunan asal sebanyak mungkin. Matlamat penskalaan multidimensi bukan metrik adalah untuk meminimumkan perbezaan antara susunan titik sampel dalam ruang dimensi rendah dan susunan dalam ruang dimensi tinggi. Untuk mencapai proses ini, algoritma pengoptimuman boleh digunakan.

Penskalaan berbilang dimensi digunakan secara meluas Berikut ialah beberapa senario aplikasi biasa:

1 Visualisasi data: Penskalaan berbilang dimensi boleh memetakan data berdimensi tinggi ke dalam ruang dua dimensi atau tiga dimensi. Kaedah visualisasi ini boleh membantu orang lebih memahami persamaan dan perbezaan antara data, membolehkan analisis data dan membuat keputusan yang lebih baik.

2. Pengurangan dimensi data: Penskalaan multidimensi boleh memetakan data berdimensi tinggi ke dalam ruang berdimensi rendah, dengan itu mencapai pengurangan dimensi data. Kaedah pengurangan dimensi ini boleh membantu orang mengurangkan dimensi data, dengan itu menjimatkan sumber pengkomputeran dan meningkatkan kecekapan algoritma.

3 Analisis kelompok: Penskalaan multidimensi boleh memetakan titik sampel dalam data ke dalam ruang berdimensi rendah dan mengelompokkan titik sampel yang serupa. Kaedah pengelompokan ini boleh membantu orang ramai memahami dengan lebih baik persamaan dan perbezaan antara data, supaya dapat melaksanakan analisis dan pengelasan kelompok dengan lebih baik.

4. Pemilihan ciri: Penskalaan berbilang dimensi boleh memetakan ciri dalam data ke dalam ruang berdimensi rendah dan menapis berdasarkan kepentingan ciri dalam ruang dimensi rendah. Kaedah pemilihan ciri ini boleh membantu orang ramai memilih ciri yang paling mewakili, dengan itu meningkatkan kesan algoritma dan mengurangkan penggunaan sumber pengkomputeran.

Ringkasnya, penskalaan multidimensi ialah kaedah pembelajaran mesin yang sangat penting, yang boleh membantu orang ramai memahami persamaan dan perbezaan dalam data dengan lebih baik, dengan itu mencapai tugas seperti visualisasi data, pengurangan dimensi, pengelompokan dan pemilihan ciri. Dalam aplikasi praktikal, adalah perlu untuk memilih algoritma dan parameter penskalaan berbilang dimensi yang sesuai mengikut keperluan khusus, dan menilai serta mengoptimumkan keputusan untuk mencapai hasil yang terbaik. Pada masa yang sama, penskalaan multidimensi juga mempunyai hadnya, seperti sensitif kepada hingar dan outlier data, memerlukan prapemprosesan data dan pemprosesan luar.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pelbagai skala dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!