Teknik pengurangan dimensi biasa dan konsepnya

Dalam dunia hari ini, kita dikelilingi oleh banyak data. Sama ada media sosial atau eksperimen saintifik, data ada di mana-mana. Apabila teknologi terus maju, ia menjadi lebih mudah untuk mengumpul data, menghasilkan set data yang lebih besar dan lebih kompleks. Walau bagaimanapun, bagaimana untuk memproses set data ini dengan berkesan untuk aplikasi dalam pemodelan dan analisis adalah di mana pengurangan dimensi memainkan peranan penting.

Pengurangan dimensi ialah pengurangan pembolehubah dalam set data untuk mengekalkan sebanyak mungkin maklumat. Ringkasnya, set data yang dikurangkan secara dimensi mempunyai ciri yang lebih sedikit tetapi masih boleh menangkap intipati data.

Teknik pengurangan dimensi yang biasa digunakan

Terdapat banyak teknik untuk mengurangkan dimensi set data, setiap satu mempunyai kelebihan dan kekurangan. Berikut adalah teknik yang biasa digunakan:

1) Pemilihan Ciri

Pemilihan ciri ialah pemilihan sebahagian daripada ciri asal set data untuk tujuan pemodelan. Lazimnya, kita boleh mencapainya dengan meletakkan kedudukan korelasi ciri dengan pembolehubah hasil atau menggunakan ujian statistik. Ciri yang dipilih akan digunakan untuk membina model, manakala ciri lain akan dibuang.

2) Pengekstrakan ciri

Pengekstrakan ciri adalah untuk menukar ciri asal kepada set ciri baharu untuk menangkap intipati data. Teknik matematik yang biasa digunakan ialah kaedah pemfaktoran matriks dan kernel. Set ciri baharu tersedia untuk pemodelan.

3) Analisis Komponen Utama (PCA)

Analisis Komponen Utama ialah kaedah pengurangan dimensi linear yang biasa digunakan, yang dilaksanakan dengan menukar ciri asal kepada set ciri ortogon baharu, iaitu komponen utama. Komponen utama ini menangkap variasi terbesar dalam data dan boleh digunakan untuk pemodelan atau analisis visual. Melalui analisis komponen utama, kami boleh mengurangkan dimensi ciri dan mengekstrak ciri yang paling mewakili, dengan itu memudahkan kerumitan analisis data.

4)t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

t-SNE ialah teknik pengurangan dimensi bukan linear yang amat berkesan untuk menggambarkan data berdimensi tinggi. Ia melibatkan pemetaan data berdimensi tinggi ke ruang berdimensi rendah sambil mengekalkan hubungan yang serupa antara titik data.

5) Analisis Diskriminasi Linear (LDA)

LDA ialah teknik pengurangan dimensi yang amat berguna untuk masalah pengelasan. Ia melibatkan mencari kombinasi linear ciri yang memaksimumkan pemisahan antara kelas.

Secara umumnya, teknik ini boleh digunakan bersama-sama antara satu sama lain, bergantung kepada keperluan khusus masalah. Adalah penting untuk memilih teknik yang betul berdasarkan sifat data dan tugas pemodelan.

Pilih kaedah pengurangan dimensi yang betul

Terdapat beberapa perkara yang perlu diingat semasa memilih teknik pengurangan dimensi. Berikut ialah beberapa faktor yang paling penting untuk dipertimbangkan:

1 Jenis dan struktur data

Teknik pengurangan dimensi yang berbeza lebih sesuai untuk jenis data yang berbeza. Sebagai contoh, PCA sesuai untuk data linear, manakala t-SNE lebih sesuai untuk data bukan linear. Adalah penting untuk mempertimbangkan struktur data anda dan memilih teknologi yang sesuai.

2. Dimensi data

Apabila memilih teknologi pengurangan dimensi, dimensi data adalah pertimbangan penting. Untuk data berdimensi sangat tinggi, teknik seperti PCA mungkin lebih sesuai, manakala untuk data berdimensi rendah, teknik bukan linear seperti t-SNE mungkin lebih berkesan.

3. Hasil yang diingini

Apabila memilih teknologi, hasil analisis yang diharapkan juga penting. Sebagai contoh, jika matlamatnya adalah untuk mengelompokkan atau menggambarkan data, t-SNE mungkin merupakan pilihan terbaik, manakala jika matlamatnya adalah untuk mengenal pasti ciri yang paling penting, PCA mungkin lebih sesuai.

Apabila anda telah memilih sesuatu teknologi, adalah penting untuk menilai keberkesanannya. Berikut ialah beberapa kriteria untuk menilai keberkesanan kaedah pengurangan dimensi:

1 Kekalkan ciri yang paling penting

Teknik pengurangan dimensi yang paling berkesan ialah yang mengekalkan ciri terpenting data sambil membuang ciri yang paling tidak penting.

2. Mengekalkan varians

Satu lagi kriteria penting ialah keupayaan teknik untuk mengekalkan varians data. Dengan mengekalkan sebanyak mungkin varians, teknik ini memberikan perwakilan data yang lebih tepat.

3. Kebolehulangan

Kebolehulangan adalah penting untuk menilai keberkesanan teknik pengurangan dimensi. Teknik yang baik harus menghasilkan hasil yang konsisten merentas set data yang berbeza dan tetapan parameter yang berbeza.

Artikel yang disyorkan

• Peranan algoritma pengurangan dimensi Kelebihan dan kelemahan algoritma pengurangan dimensi
• Apakah pengurangan dimensi? Penjelasan terperinci tentang konsep pengurangan dimensi dalam pembelajaran mesin

Atas ialah kandungan terperinci Teknik pengurangan dimensi biasa dan konsepnya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!