Pengurangan dimensi

Pengurangan dimensi adalah proses mengekstraksi fitur-fitur penting dari kumpulan data berdimensi tinggi untuk mengurangi kompleksitasnya, menyederhanakan analisisnya, dan meningkatkan efisiensi komputasinya. Teknik reduksi dimensi membantu memvisualisasikan data dengan mengurangi jumlah komponen penyusun data. Ini digunakan di banyak bidang data intensif, seperti pembelajaran mesin, kontrol proses statistik, visi komputer, pengenalan pola, dan pemrosesan bahasa alami.

Pengurangan dimensi dapat digunakan untuk mengurangi jumlah data yang akan diproses, seperti dalam kueri database atau dalam algoritma pembelajaran mesin. Hal ini dapat secara drastis mengurangi waktu pemrosesan yang diperlukan untuk suatu komputasi. Pengurangan dimensi juga dapat membantu interpretasi hubungan antar fitur dan mengurangi risiko overfitting saat melatih model pembelajaran mesin. Dengan mengurangi jumlah fitur yang diperlukan untuk memahami atau mewakili data, hasil yang diinginkan dapat dicapai dengan sumber daya yang lebih sedikit.

Tujuan utama pengurangan dimensi adalah untuk mengurangi waktu komputasi, meningkatkan akurasi, dan mengoptimalkan penyimpanan data. Untuk mencapai tujuan ini, berbagai teknik telah dikembangkan, termasuk analisis komponen utama, dekomposisi nilai singular, analisis diskriminan linier, analisis komponen independen, faktorisasi matriks non-negatif, dan analisis komponen utama probabilistik. Masing-masing teknik ini dapat mengurangi jumlah fitur dan berpotensi menyimpan informasi relevan yang penting untuk analisis.

Pengurangan dimensi membantu meningkatkan efisiensi komputasi tugas-tugas intensif data, sekaligus mengurangi kompleksitas dan ukuran kumpulan data. Ini adalah alat penting bagi ilmuwan data, yang memungkinkan mereka memvisualisasikan hubungan kompleks antar variabel dan membantu interpretasi dan pemahaman data.