Redukcja wymiaru, redukcja wymiarowości (, ) 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. odrzucanie cech nadmiernie skorelowanych ze sobą odrzucanie cech nieistotnych statystycznie odrzucanie cech, które nie poprawiają wyników modelu odrzucanie cech według wiedzy eksperckiej Ekstrakcji cech (ang. feature extraction) – tworzeniu cech pochodnych z początkowego zestawu danych, w celu uzyskania mniej obszernego zbioru zmiennych, który jak najlepiej odzwierciedlać będzie zależności w danych.
Zobacz też analiza głównych składowych skalowanie wielowymiarowe mapowanie izometryczne
Przypisy
Bibliografia Materiały dydaktyczne Akademii Górniczo Hutniczej w Krakowie (dostęp z dn. 10.01.2019)
Kategoria:Statystyka Kategoria:Uczenie maszynowe