boyut indirgeme ne demek?

Veri biliminde, boyut indirgeme, bir verinin yüksek boyutlu bir uzaydan, düşük boyutlu bir uzaya, anlamını kaybetmeyecek şekilde dönüştürülmesidir.¹ Yüksek boyutlu bir veriyi işlemek daha fazla işlem yükü gerektirir. Bu yüzden, yüksek sayıda gözlemin ve değişkenin incelendiği sinyal işleme, konuşma tanıma, nöroinformatik, biyoinformatik gibi alanlarda boyut indiremesi sıkça kullanılır.²

Boyut indirgeme yaklaşımları doğrusal ve doğrusal olmayan olarak ikiye ayrılır.³ Boyut indirgeme var olan özniteliklerin bir alt kümesini seçerek ya da yeni öznitelikler çıkararak yapılabilir.⁴ Boyut indirgemesi gürültü filtreleme, veri görselleştirme ya da kümeleme analizi amacıyla kullanılabileceği gibi, diğer makine öğrenimi yöntemlerinin ön adımı olarak uygulanabilir.

Kaynakça

Orijinal kaynak: boyut indirgeme. Creative Commons Atıf-BenzerPaylaşım Lisansı ile paylaşılmıştır.

Footnotes

1. ↩
2. ↩
3. ↩
4. ↩

Kategoriler