2.6
Μείωση Διαστάσεων
Σύνοψη
- Αυτό το κεφάλαιο καλύπτει βασικές μεθόδους μείωσης διαστάσεων για τη συμπίεση δεδομένων υψηλών διαστάσεων διατηρώντας τη χρήσιμη δομή.
- Θα συγκρίνετε γραμμικές μεθόδους (PCA, SVD, LDA) με μη γραμμικές μεθόδους (t-SNE, Isomap, Kernel PCA).
- Μετά από αυτό το κεφάλαιο, θα πρέπει να μπορείτε να επιλέγετε μεθόδους για οπτικοποίηση, αποθορυβοποίηση και μοντελοποίηση.
Εισαγωγή #
Η μείωση διαστάσεων αφορά τη διατήρηση της σωστής γεωμετρίας για τον στόχο σας: παγκόσμια διακύμανση για συμπίεση, διαχωρισμός κλάσεων για εποπτευόμενη προβολή ή τοπικές γειτονιές για οπτικοποίηση.
Αναλυτική Επεξήγηση #
Τι Καλύπτει Αυτό το Κεφάλαιο #
- Γραμμικές μέθοδοι μείωσης όπως PCA και SVD
- Εποπτευόμενη προβολή με LDA και μη γραμμικές μεθόδοι πολλαπλότητας
- Πρακτικά κριτήρια για την επιλογή διάστασης-στόχου και την επικύρωση διατήρησης πληροφοριών
Τι Μπορείτε να Κάνετε Μετά από Αυτό το Κεφάλαιο #
- Να μειώσετε τον χώρο χαρακτηριστικών διατηρώντας χρήσιμη προβλεπτική δομή
- Να συγκρίνετε γραμμικές με μη γραμμικές προβολές βάσει στόχων ανάλυσης
- Να ενσωματώσετε τη μείωση διαστάσεων σε ροές εργασίας εκπαίδευσης και αξιολόγησης μοντέλων