Ang di - naihihiwalay na mga larawan ay isang mahalagang hakbang sa maraming mga pag - aaral ng makina na gumagana, tumutulong sa pagbawas ng dimensiyon at pagtuklas ng natatagong mga huwaran sa impormasyon.

Karaniwang mga Patibong sa Hindi Nagagamot na Pag - aalis ng Katangian

Ang isang madalas na isyu ay ang pagpili ng mga di-angkop na katangian o parameters. Ang paggamit ng mga hindi mahahalagang katangian ay maaaring humantong sa hindi magandang pag-iipon o pagkilala ng pattern. bukod pa, ang hindi wastong pag-aayos ng parameter, tulad ng bilang ng mga bahagi sa PCA, ay maaaring pumilipit sa mga resulta.

Mga Paraan ng Pagputok ng Suliranin

Upang malutas ang mga isyung ito, simulan sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga data preprocessing lescle. Ensure data normalization o scaling ay nilalapat nang tama. Ilarawan sa isip ang datos upang matukoy ang mga outlier o mga aomalisis na maaaring sumisimbolo sa proseso ng pagkuha.

Pagkatapos, mag-eksperimento sa iba't ibang mga setting ng parameter. Gamitin ang mga pamamaraang tulad ng cross-validation o spined scores upang suriin ang kalidad ng mga hinangong katangian. Isaalang-alang ang paggamit ng maramihang pamamaraan, tulad ng PCA, t-SNE, o UMAP, upang ihambing ang mga resulta.

Pinakamabuting Gawain

  • Gawin ang masusing paglilinis ng impormasyon bago mag - recode.
  • Gamitin ang kaalaman sa larangan upang pumili ng kaugnay na mga katangian.
  • Ilarawan sa isip ang panggitnang mga resulta upang matuklasan ang mga isyu nang maaga.
  • Ipakita ang katatagan ng mga katangian sa iba't ibang saklaw.
  • Ang mga pagpipilian ng mga dokumento para sa parameter at ang epekto nito sa mga resulta.