Dymnconsionity کمیت کی تکنیکیں ڈیٹا تجزیہ میں ضروری آلات ہیں، پیچیدہ ڈیٹا کی تفاعل کو کم کرنے میں مدد دیتے ہیں جبکہ اہم معلومات کو محفوظ رکھتے ہوئے یہ طریقے مشین سیکھنے، تصاویر بنانے اور نظریاتی ساخت کو بہتر بنانے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔
کمیونزم برائے ٹیکنالوجی (common Techniques for Dimencality Reduction)
اعداد و شمار میں کمی کے لیے کئی تکنیکیں مقبول ہیں. پرنسپل کومنینٹ ایناولیسیس (PCA) ڈیٹا کو نئے نظام میں تبدیل کرتا ہے، مختلفات میں فرق کرتا ہے. ٹی-Distributed Sthoctic neignet Ambending (t-SE) دو یا تین مقداروں میں نظریاتی طور پر ہائی-dission کے اعداد و شمار کے لیے مؤثر ہے۔
کام کو انجام دینے والے
cyclopedia مختلف طریقے سے مختلف ہونے والے طریقے پر منحصر ہوتے ہیں۔ پی سی سی میں ڈیٹا کے کوویریس کی کمیت شامل ہوتی ہے، پھر اس کے Eigen کی مقدار اور Egenvectors کو تلاش کرنا. بنیادی اجزا سب سے بڑی Eigen کی مقدار کے مشابہ ہوتے ہیں
عملی طور پر مقدمات استعمال کریں
مختلف عملی طور پر استعمال ہونے والی سرگرمیوں میں کمی کا اطلاق ہوتا ہے تصویری شناخت میں تیز رفتاری کے لیے خصوصیات کی تعداد کم ہوتی ہے۔گینولوجی میں تصور کردہ جین اظہار اعداد کی مدد کرتی ہے۔مریخ میں داخلی کمی کے فوائد کو الگ الگ گروہوں کی شناخت کے لیے ان تکنیکوں کو آسان تعبیر اور زیادہ مؤثر ڈیٹا دستیاب کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔