روش های کاهش ابعاد ابزار ضروری در یادگیری بدون نظارت است، کمک به ساده سازی مجموعه های پیچیده با کاهش تعداد ویژگی ها در حالی که حفظ اطلاعات مهم است، این تکنیک ها بهره وری محاسباتی و تجسم را بهبود می بخشد، و تجزیه و تحلیل داده ها را بیشتر قابل مدیریت می کند.

تجزیه و تحلیل اصلی (PCA)

PCA یکی از تکنیک های کاهش ابعاد گسترده است که به طور گسترده ای استفاده می شود.این ویژگی های اصلی را به مجموعه جدیدی از متغیرهای مرتبط با عدمcor به نام اجزای اصلی تبدیل می کند.

PCA برای کاهش ابعاد در مجموعه داده ها با بسیاری از ویژگی های مرتبط، مانند داده های تصویر یا داده های بیان ژن موثر است.این همچنین برای تجسم داده های با ابعاد بالا در دو یا سه بعد مفید است.

تقسیم بندی های Stochastictochastic (t-SNE)

t-SNE یک تکنیک غیر خطی است که با ترسیم آن به دو یا سه بعد، بر حفظ ساختار محلی، برجسته تر می شود و خوشه ها را آشکار تر می کند.

t-SNE معمولا در برنامه های کاربردی مانند تشخیص تصویر، ژنومیک و تقسیم بندی مشتری استفاده می شود.این به طور محاسباتی فشرده است اما تجسم های بینشی پیچیده توزیع داده ها را فراهم می کند.

یکنواختی Manifold Approximation و Projection (UMAP)

UMAP یک تکنیک غیر خطی جدید است که محاسبات سریع تر و حفظ بهتر ساختار داده های جهانی را در مقایسه با t-SNE ارائه می دهد، مناسب برای مجموعه داده های بزرگ و ارائه تصاویر معنی دار است.

UMAP در زمینه های مختلف، از جمله تجزیه و تحلیل بیوانفورماتیک و تصویر، برای کشف الگوهای داده و روابط به طور موثر استفاده می شود.

استفاده از موارد در یادگیری بدون نظارت

روش های کاهش بعد از ظهر در خوشه بندی، تشخیص ناهنجاری و تجسم داده ها اعمال می شود.آنها به شناسایی گروه های داده ذاتی و برون سپاری ها کمک می کنند، و درک بهتر از ساختار داده ها را تسهیل می کنند.

  • تصویرسازی داده ها
  • استخراج
  • کاهش نویز
  • پیش پردازش برای مدل های یادگیری ماشین