2.6
Redução de Dimensionalidade
Resumo
- Este capítulo abrange os principais métodos de redução de dimensionalidade para comprimir dados de alta dimensão preservando estrutura útil.
- Você comparará métodos lineares (PCA, SVD, LDA) com métodos não lineares (t-SNE, Isomap, Kernel PCA).
- Após este capítulo, você deverá ser capaz de escolher métodos para visualização, remoção de ruído e modelagem subsequente.
Intuição #
A redução de dimensionalidade trata de preservar a geometria correta para o seu objetivo: variância global para compressão, separação de classes para projeção supervisionada ou vizinhanças locais para visualização.
Explicação Detalhada #
O Que Este Capítulo Abrange #
- Métodos lineares de redução como PCA e SVD
- Projeção supervisionada com LDA e métodos não lineares de variedades
- Critérios práticos para escolher a dimensão alvo e validar a retenção de informação
O Que Você Pode Fazer Após Este Capítulo #
- Reduzir o espaço de features preservando estrutura preditiva útil
- Comparar projeções lineares vs. não lineares com base nos objetivos da análise
- Integrar a redução de dimensionalidade em fluxos de trabalho de treinamento e avaliação de modelos