Ответ на этот вопрос интересен, потому что сокращение размерности пространства признаков является важным этапом в анализе данных и машинном обучении. Оно позволяет уменьшить количество признаков, не ухудшая качество модели, что упрощает ее интерпретацию и ускоряет вычисления. Кроме того, знание различных методов сокращения размерности может помочь выбрать наиболее подходящий под конкретную задачу и набор данных.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA)
2. Метод линейного дискриминантного анализа (Linear Discriminant Analysis, LDA)
3. Метод t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
4. Метод многомерного шкалирования (Multidimensional Scaling, MDS)
5. Метод факторного анализа (Factor Analysis)
6. Метод независимых компонент (Independent Component Analysis, ICA)
7. Метод группировки признаков (Feature Agglomeration)
8. Метод рекурсивного устранения признаков (Recursive Feature Elimination)
9. Метод случайного леса (Random Forest)
10. Метод автоэнкодеров (Autoencoders).