Przejdź do zawartości

Redukcja wymiaru

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii

Redukcja wymiaru (ang. dimensionality reduction, dimension reduction) w statystyce oraz uczeniu maszynowym to proces zmniejszania liczby zmiennych branych pod uwagę podczas analizy.

Redukcja wymiaru może polegać między innymi na:

  • Selekcji cech (ang. feature selection) - ograniczeniu zbioru zmiennych wedle jednej lub kilku reguł.
  • Ekstrakcji cech (ang. feature extraction) - tworzeniu cech pochodnych z początkowego zestawu danych celem uzyskania mniej obszernego zbioru zmiennych, który jak najlepiej odzwierciedlać będzie zależności w danych

Zobacz też

[edytuj | edytuj kod]

Bibliografia

[edytuj | edytuj kod]