Dymnconsionity کمیت تکنیکیں ڈیٹا تجزیہ اور مشین سیکھنے میں اہم آلات ہوتے ہیں وہ پیچیدہ ڈیٹا سیٹ کو کم کرکے اہم معلومات کو محفوظ رکھتے ہوئے تفاعل کی کارکردگی کو بہتر بناتے ہیں اور الجبرا کی کارکردگی کو بڑھا سکتے ہیں۔
سمجھ لینا کہ کیا یہ خالق کی کاریگری ہے ؟
Dimencionality کمیت میں ہائی-dimencional data کو ذیلی فضاء میں تبدیل کرنا شامل ہے۔مریخی کرنسی جیسے کہ پریکل کمونیس اینٹیکسس (PCA) اور ٹی ڈی این اے کے لیے عام طور پر اسکوفی پڑوسی ایم بی ای (t-SE) استعمال کیا جاتا ہے۔یہ طریقے اعداد میں سب سے زیادہ اہم خصوصیات یا اجزاء معلوم کرتے ہیں جو فرق کرنے میں اختلاف رکھتے ہیں۔
ڈیٹا دباؤ میں استعمال ہونے والی درخواست
ڈیٹا دباؤ کو کم کرنے سے بہت فائدہ ہوتا ہے. ڈیٹا کی نمائندگی کرنے سے، ذخیرہ شدہ تقاضوں کی کمی اور منتقلی تیزی سے بڑھ جاتی ہے۔یہ تصویر، ویڈیو اور آڈیو ڈیٹا میں خاص طور پر مفید ہے، جہاں اعلیٰ درجے کے ڈیٹا کو خوبی کے بغیر استعمال کیا جا سکتا ہے۔
حقیقی-world مثالیں
تصویری تیاری میں، پی سی اے کو کسی تصویر کی نمائندگی کرنے، تیز کرنے اور ذخیرہ کرنے کے لیے درکار ڈرم کی تعداد کو کم کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔ بائیوینفورماٹک میں کمی سے جین اظہارات کو مخصوص شرائط میں شامل کلیدی جینز کو نمایاں کرنے سے ان تکنیکوں کی عملی قدر ظاہر ہوتی ہے۔