Ang mga pamamaraan sa pagbabawas ng proporsiyon ay mahalaga sa di - makontrol na pagkatuto, anupat tumutulong upang mapasimple ang masalimuot na mga dataset sa pamamagitan ng pagbabawas sa bilang ng mga bahagi samantalang iniingatan ang mahahalagang impormasyon.

Pangunahing Pagsusuri (PCA)

Ang PCA ay isa sa mga pamamaraan ng malawakang ginagamit na dimensiyonalidad sa pagbabawas. Binabago nito ang orihinal na mga katangian upang maging isang bagong set ng mga hindi-na-relativated variable na tinatawag na pangunahing mga bahagi.Ang mga bahaging ito ay sumasakop sa sukdulang pagkakaiba sa data.

Ang PCA ay epektibo sa pagbabawas ng mga dimensiyon sa mga dataset na may maraming mga correlated na katangian, tulad ng larawan data o gene expression data. Ito rin ay kapaki-pakinabang sa pag-eespesye ng mataas-dimensional na datos sa dalawa o tatlong dimensiyon.

T-Distributed Stochostic kapitbahay na Embeding (t-SNE)

Ang t-SNE ay isang pamamaraang hindi pang-linear na nakahihigit sa pag-espektibong mataas-dimensional na datos sa pamamagitan ng pagpasa nito sa dalawa o tatlong dimensiyon.Idiniriin nito ang pagpapanatili ng lokal na istraktura, na ginagawang mas maliwanag ang mga kumpol.

Ang t-SNE ay karaniwang ginagamit sa mga aplikasyon tulad ng pagkilala sa imahe, genomics, at segmentasyon ng parokyano. ito ay tinatagurian nang intensibo ngunit nagbibigay ng intelektwal na visualization ng mga komplikadong data distribution.

Pag - iisa ng Uniform Manifold Aproximation and Projection (UAP)

Ang UMAP ay isang mas bagong teknik na hindi pang-linear na nag-aalok ng mas mabilis na pagkalkula at mas mabuting pagpapanatili ng global data structure kumpara sa t-SNE. Ito ay angkop para sa malalaking datasets at nagbibigay ng makabuluhang visualization.

Ginagamit ang AMAP sa iba't ibang larangan, kabilang ang bioinformatics at pagsusuri ng imahe, upang mabisang magalugarin ang mga data pattern at mga relasyon.

Gamitin ang mga Kaso sa Di - Nagagamot na Pagkatuto

Ang mga pamamaraan ng pagbabawas ng proporsiyon ay ginagamit sa pagkukumpol, pagdetekta ng mga bagay na maaaring matuklasan, at pag - alam sa mga impormasyon.

  • Pagsilip sa mga Data
  • Pag - aalis ng mga Katangian
  • Pag - unti ng ingay
  • Pagproseso para sa mga modelo sa pagkatuto ng makina