Giảm kích thước

Giảm kích thước là một quá trình trích xuất các tính năng quan trọng từ tập dữ liệu dữ liệu nhiều chiều để giảm độ phức tạp, đơn giản hóa việc phân tích và cải thiện hiệu quả tính toán của nó. Kỹ thuật giảm kích thước giúp trực quan hóa dữ liệu bằng cách giảm số lượng thành phần tạo nên dữ liệu. Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực sử dụng nhiều dữ liệu, chẳng hạn như học máy, kiểm soát quy trình thống kê, thị giác máy tính, nhận dạng mẫu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Giảm kích thước có thể được sử dụng để giảm lượng dữ liệu cần xử lý, chẳng hạn như trong truy vấn cơ sở dữ liệu hoặc trong thuật toán học máy. Điều này có thể làm giảm đáng kể thời gian xử lý cần thiết cho một tính toán. Việc giảm kích thước cũng có thể hỗ trợ việc giải thích mối quan hệ giữa các tính năng và giảm nguy cơ trang bị quá mức khi đào tạo các mô hình học máy. Bằng cách giảm số lượng tính năng cần thiết để hiểu hoặc biểu diễn dữ liệu, bạn có thể đạt được kết quả mong muốn với ít nguồn lực hơn.

Mục tiêu chính của việc giảm kích thước là giảm thời gian tính toán, cải thiện độ chính xác và tối ưu hóa việc lưu trữ dữ liệu. Để đạt được mục đích này, nhiều kỹ thuật đã được phát triển, bao gồm phân tích thành phần chính, phân tách giá trị số ít, phân tích phân biệt tuyến tính, phân tích thành phần độc lập, phân tích hệ số ma trận không âm và phân tích thành phần chính theo xác suất. Mỗi kỹ thuật này có thể làm giảm số lượng đặc điểm và có khả năng giữ lại thông tin liên quan quan trọng cho việc phân tích.

Giảm kích thước giúp cải thiện hiệu quả tính toán của các tác vụ sử dụng nhiều dữ liệu, đồng thời giảm độ phức tạp và kích thước của bộ dữ liệu. Nó là một công cụ quan trọng đối với các nhà khoa học dữ liệu, cho phép họ hình dung các mối quan hệ phức tạp giữa các biến số và hỗ trợ việc giải thích và hiểu dữ liệu.