boyut indirgeme ne demek?

Boyut İndirgeme

Boyut indirgeme, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme işlemidir. Temel amaç, verilerin özündeki önemli bilgileri korurken, karmaşıklığı azaltmak ve işlem yükünü hafifletmektir.

Neden Boyut İndirgeme?

• Hesaplama Verimliliği: Daha az boyut, algoritmaların daha hızlı çalışmasını sağlar.
• Görselleştirme: Yüksek boyutlu verileri görselleştirmek zordur; boyut indirgeme, verilerin 2 veya 3 boyutta görselleştirilmesine olanak tanır.
• Gürültü Azaltma: Boyut indirgeme, gürültüyü ve alakasız özellikleri filtreleyerek modelin doğruluğunu artırabilir.
• Bellek Tasarrufu: Daha az boyut, daha az bellek gerektirir.

Boyut İndirgeme Teknikleri

Birçok boyut indirgeme tekniği mevcuttur. Bunlardan bazıları şunlardır:

• Temel Bileşenler Analizi (PCA): Verideki varyansı en iyi şekilde açıklayan temel bileşenleri bulur. Temel Bileşenler Analizi (PCA)
• Doğrusal Ayırma Analizi (LDA): Sınıflar arasındaki ayrımı maksimize eden doğrusal bir dönüşüm bulur. Doğrusal Ayırma Analizi (LDA)
• Doğrusal Olmayan Boyut İndirgeme (Manifold Learning): Verinin karmaşık geometrisini koruyarak düşük boyutlu bir gösterim bulur. (Örn: t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE), İzomorfik Eşleme)
  • t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE)
• Özellik Seçimi: Verideki en önemli özellikleri seçer ve geri kalanını atar.
  • Özellik Seçimi

Uygulama Alanları

Boyut indirgeme, makine öğrenimi, görüntü işleme, doğal dil işleme ve veri madenciliği gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılır.