Boyutsallık azaltma

Boyut azaltma, karmaşıklığı azaltmak, analizini basitleştirmek ve hesaplama verimliliğini artırmak için yüksek boyutlu verilerden oluşan bir veri kümesinden önemli özelliklerin çıkarılması işlemidir. Boyut azaltma teknikleri, veriyi oluşturan bileşenlerin sayısını azaltarak verinin görselleştirilmesine yardımcı olur. Makine öğrenimi, istatistiksel süreç kontrolü, bilgisayarlı görme, örüntü tanıma ve doğal dil işleme gibi veri yoğun birçok alanda kullanılır.

Boyut azaltma, bir veritabanı sorgusunda veya makine öğrenimi algoritmalarında olduğu gibi işlenecek veri miktarını azaltmak için kullanılabilir. Bu, bir hesaplama için gereken işlem süresini büyük ölçüde azaltabilir. Boyut azaltma, özellikler arasındaki ilişkilerin yorumlanmasına da yardımcı olabilir ve makine öğrenimi modellerini eğitirken aşırı uyum riskini azaltabilir. Verileri anlamak veya temsil etmek için gereken özelliklerin sayısı azaltılarak, daha az kaynakla istenen sonuçlara ulaşılabilir.

Boyutsallığın azaltılmasının temel hedefleri hesaplama süresini azaltmak, doğruluğu artırmak ve veri depolamayı optimize etmektir. Bu amaçla, temel bileşen analizi, tekil değer ayrışımı, doğrusal diskriminant analizi, bağımsız bileşen analizi, negatif olmayan matris çarpanlarına ayırma ve olasılıklı temel bileşen analizi dahil olmak üzere çeşitli teknikler geliştirilmiştir. Bu tekniklerin her biri, özelliklerin sayısını azaltabilir ve analiz için önemli olan ilgili bilgileri potansiyel olarak koruyabilir.

Boyut azaltma, veri yoğun görevlerin hesaplama verimliliğini artırmaya yardımcı olurken veri kümelerinin karmaşıklığını ve boyutunu azaltır. Veri bilimcileri için değişkenler arasındaki karmaşık ilişkileri görselleştirmelerine ve verilerin yorumlanmasına ve anlaşılmasına yardımcı olan önemli bir araçtır.