การ แยก ตัว จาก ลักษณะ เฉพาะ ใน การ เรียน รู้ โดย ไม่ มี การ ควบคุม: การ วาง รากฐาน ของ คณิตศาสตร์ และ การ ใช้ กลยุทธ์

การ เข้าใจ รากฐาน ทาง คณิตศาสตร์ ช่วย ใน การ ออก แบบ อัลกอริทึม ที่ ได้ ผล และ ใช้ ประโยชน์ จาก โปรแกรม ต่าง ๆ ได้ อย่าง เหมาะ สม.

การ แยก ตัว ตาม หลัก คณิตศาสตร์

เทคนิกเช่น การวิเคราะห์ส่วนส่วนประกอบครูใหญ่ (PCA) พึ่งหลักการพีชคณิตเชิงเส้น เช่น ค่าลักษณะเฉพาะหรือค่าลักษณะเฉพาะ (Egenegens) เพื่อระบุทิศทางของความแปรปรวนสูงสุดในข้อมูล

วิธีอื่น ๆ รวมไปถึงการวิเคราะห์ส่วนประกอบอิสระ (ICA) และการสร้างโครงสร้างเมทริกซ์ที่ไม่เป็นลบ (NMF) ใช้หลักการการแยกอิสระทางสถิติและเมทริกซ์ในการแยกโครงสร้างให้ปรากฎ

กลยุทธ์ ใน การ ลด ความ อ้วน

การ นํา เทคนิค การ สกัด ที่ มี ประสิทธิภาพ ไป ใช้ ขึ้น อยู่ กับ ลักษณะ เฉพาะ ตัว ของ ข้อมูล และ เป้า หมาย เฉพาะ ของ การ วิเคราะห์.

กลยุทธ์ทั่วไปนี้รวมถึงการเลือกวิธีการที่เหมาะสม โดยใช้วิธีการต่าง ๆ ที่อิงจากชนิดของข้อมูล และผลลัพธ์ที่ต้องการ สําหรับข้อมูลที่มีมิติสูง เทคนิคการลดขนาดอย่าง PCA มักจะเลือกใช้ สําหรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์กับความซับซ้อน

การ พิจารณา ที่ ใช้ ได้ จริง

การเลือกจํานวนขององค์ประกอบที่ถูกต้อง จําเป็นในการบันทึกข้อมูลสมดุลและเรียบง่าย การข้าม-ผ่าน และอธิบายวิธีคํานวณความแปรผัน ช่วยในการกําหนดลักษณะที่เหมาะสม

การประกอบประสิทธิภาพและตีความเป็นปัจจัยที่สําคัญด้วย