విషయ సూచిక:
- నిర్వచనం - డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ అంటే ఏమిటి?
- టెకోపీడియా డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ గురించి వివరిస్తుంది
నిర్వచనం - డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ అంటే ఏమిటి?
డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ అనేది యంత్ర అభ్యాసం మరియు గణాంకాలలో పరిగణించవలసిన యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్స్ సంఖ్యను తగ్గించే పద్ధతుల శ్రేణి. ఇది ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఫీచర్ వెలికితీత కలిగి ఉంటుంది. డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు ప్రాసెస్ చేయడానికి అదనపు వేరియబుల్స్ లేకుండా మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంల కోసం డేటాను విశ్లేషించడం చాలా సులభం మరియు వేగంగా చేస్తుంది, యంత్ర అభ్యాస అల్గోరిథంలను వేగంగా మరియు సరళంగా చేస్తుంది.
టెకోపీడియా డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ గురించి వివరిస్తుంది
డైమెన్షియాలిటీ తగ్గింపు డేటాలో యాదృచ్ఛిక వేరియబుల్స్ సంఖ్యను తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. K- సమీప-పొరుగు విధానం తరచుగా ఉపయోగించబడుతుంది. డైమెన్షియాలిటీ రిడక్షన్ టెక్నిక్స్ రెండు ప్రధాన వర్గాలుగా విభజించబడ్డాయి: ఫీచర్ ఎంపిక మరియు ఫీచర్ వెలికితీత.
ఫీచర్ ఎంపిక పద్ధతులు డేటా మోడల్‌ను రూపొందించడానికి అనేక డైమెన్షనల్ డేటా సెట్ యొక్క చిన్న ఉపసమితిని కనుగొంటాయి. ఫీచర్ సెట్ కోసం ప్రధాన వ్యూహాలు ఫిల్టర్, రేపర్ (model హాజనిత నమూనాను ఉపయోగించి) మరియు ఎంబెడెడ్, ఇవి మోడల్‌ను నిర్మించేటప్పుడు ఫీచర్ ఎంపికను చేస్తాయి.
ఫీచర్ వెలికితీత అధిక-డైమెన్షనల్ డేటాను తక్కువ కొలతలు గల ఖాళీలుగా మార్చడం. పద్ధతుల్లో ప్రిన్సిపల్ కాంపోనెంట్ అనాలిసిస్, కెర్నల్ పిసిఎ, గ్రాఫ్-బేస్డ్ కెర్నల్ పిసిఎ, లీనియర్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్ మరియు జనరలైజ్డ్ డిస్క్రిమినెంట్ అనాలిసిస్ ఉన్నాయి.
