विषयसूची:
परिभाषा - आयाम घटाव का क्या अर्थ है?
आयाम में कमी मशीन सीखने और सांख्यिकी में तकनीकों की एक श्रृंखला है जिस पर विचार करने के लिए यादृच्छिक चर की संख्या को कम करना है। इसमें सुविधा चयन और सुविधा निष्कर्षण शामिल है। डायमेंशनलिटी रिडक्शन, मशीन लर्निंग अल्गोरिद्म के लिए डेटा को प्रोसेस करने के लिए एक्सट्रॉन्सेबल वेरिएबल्स के बिना डेटा को बहुत आसान और तेज़ बनाता है, जिससे मशीन लर्निंग एल्गोरिदम तेजी से और सरल हो जाता है।
टेकोपेडिया डायमेंशनलिटी रिडक्शन को स्पष्ट करता है
आयाम में कमी डेटा में यादृच्छिक चर की संख्या को कम करने का प्रयास करती है। के-निकटतम-पड़ोसियों के दृष्टिकोण का अक्सर उपयोग किया जाता है। आयाम में कमी की तकनीकों को दो प्रमुख श्रेणियों में विभाजित किया गया है: सुविधा चयन और सुविधा निष्कर्षण।
फ़ीचर चयन तकनीक डेटा मॉडल बनाने के लिए निर्धारित कई आयामी डेटा का एक छोटा सबसेट ढूंढती है। फीचर सेट के लिए प्रमुख रणनीतियां फिल्टर, रैपर (एक पूर्वानुमान मॉडल का उपयोग करके) और एम्बेडेड हैं, जो एक मॉडल का निर्माण करते समय सुविधा का चयन करते हैं।
फ़ीचर निष्कर्षण में उच्च-आयामी डेटा को कम आयामों के रिक्त स्थान में बदलना शामिल है। विधियों में प्रमुख घटक विश्लेषण, कर्नेल पीसीए, ग्राफ-आधारित कर्नेल पीसीए, रैखिक विभेदक विश्लेषण और सामान्यीकृत विभेदक विश्लेषण शामिल हैं।
