Boyutsal azalma yöntemleri denetimsiz öğrenmede temel araçlardır, önemli bilgileri korurken karmaşık veri kümelerini basitleştirmeye yardımcı olur. Bu teknikler hesaplama verimliliğini ve görselleştirmeyi geliştirir, veri analizlerini daha yönetilebilir hale getirir.
Başlıca Kompozisyon Analizi (PCA)
PCA en yaygın kullanılan boyutsal azalma tekniklerinden biridir. Orijinal özellikleri yeni bir dizi uyumlu değişkene dönüştürüyor.Bu bileşenler, verideki en yüksek değişkenleri ele alır.
PCA, veri kümelerinde birçok korelasyon özelliği ile boyutlarını azaltmak için etkilidir, örneğin görüntü verileri veya gen ekspres verileri gibi. Ayrıca iki veya üç boyutta yüksek boyutlu verileri görselleştirmek için de yararlıdır.
t-Distributed Stochastic Neighbor (t-SNE)
t-SNE, yüksek boyutlu verileri haritalayarak haritalayarak haritalama yoluyla yüksek boyutlu verileri görselleştirebilen doğrusal olmayan bir tekniktir. Yerel yapıyı korumak, kümeleri daha belirgin hale getirmek vurgulanmaktadır.
t-SNE, görüntü tanıma, genomik ve müşteri segmentasyon gibi uygulamalarda yaygın olarak kullanılır, ancak karmaşık veri dağıtımlarının bilgilendirici görselleştirmelerini sağlar.
Üniforma Manifold Approximation and Projection (UMAP)
UMAP, büyük veri kümeleri için uygun ve anlamlı görselleştirmeler sağlar.
UMAP, biyoinformatik ve görüntü analizi dahil çeşitli alanlarda, verileri desenleri ve ilişkileri etkili bir şekilde araştırmak için kullanılmaktadır.
Kontrolsüz Öğrenmede Vakaları Kullanın
Boyutsal azalma yöntemleri kümeleme, anomali algılama ve veri görselleştirmede uygulanır. Doğal veri grupları ve outliers tanımlamalarına yardımcı olurlar, veri yapısını daha iyi anlamak.
- Data visualization
- Özel Ekstraksiyon
- Gürültü azaltma
- Makine öğrenme modelleri için Preprocessing for machine learning models