جدول المحتويات:
التعريف - ماذا يعني تقليل الأبعاد؟
الحد من الأبعاد هو سلسلة من التقنيات في التعلم الآلي والإحصاء لتقليل عدد المتغيرات العشوائية التي يجب مراعاتها. أنها تنطوي على اختيار الميزة واستخراج الميزة. إن تقليل الأبعاد يجعل تحليل البيانات أسهل وأسرع لخوارزميات التعلم الآلي دون معالجة متغيرات خارجية ، مما يجعل خوارزميات التعلم الآلي أسرع وأسرع بدوره.
تيكوبيديا توضح الحد من الأبعاد
يحاول تقليل الأبعاد تقليل عدد المتغيرات العشوائية في البيانات. غالبًا ما يتم استخدام نهج K -قرب الجيران. تنقسم تقنيات تقليل الأبعاد إلى فئتين رئيسيتين: اختيار الميزة واستخراج المعالم.
تجد تقنيات اختيار الميزات مجموعة فرعية أصغر من مجموعة بيانات متعددة الأبعاد لإنشاء نموذج بيانات. تتمثل الاستراتيجيات الرئيسية لمجموعة الميزات في التصفية والالتفاف (باستخدام نموذج تنبؤي) ومضمّن ، مما يؤدي إلى اختيار الميزة أثناء إنشاء نموذج.
يتضمن استخراج الميزات تحويل البيانات عالية الأبعاد إلى مسافات ذات أبعاد أقل. وتشمل الأساليب تحليل المكون الرئيسي ، PCA kernel ، PCA kernel القائم على الرسم البياني ، التحليل التمييزي الخطي والتحليل التمييزي المعمم.
