Ответ на данный вопрос интересен, потому что понижение размерности данных является важным этапом в алгоритмах обучения без учителя. Это позволяет уменьшить размерность данных, сохраняя при этом важные для модели признаки, что может улучшить качество обучения и ускорить процесс работы алгоритма. Кроме того, знание различных методов понижения размерности данных позволяет выбрать наиболее подходящий под конкретную задачу и набор данных метод. Также ответ на данный вопрос может дать представление о том, какие методы понижения размерности широко используются в алгоритмах обучения без учителя и какие преимущества и недостатки у каждого из них.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Метод главных компонент (Principal Component Analysis, PCA)
2. Метод независимых компонент (Independent Component Analysis, ICA)
3. Метод многомерного шкалирования (Multidimensional Scaling, MDS)
4. Метод t-распределения Стьюдента (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)
5. Метод линейного дискриминантного анализа (Linear Discriminant Analysis, LDA)
6. Метод факторного анализа (Factor Analysis)
7. Метод главных кривых (Principal Curves)
8. Метод локально-линейного вложения (Locally Linear Embedding, LLE)
9. Метод изомаппинга (Isomap)
10. Метод неотрицательной матричной факторизации (Non-negative Matrix Factorization, NMF)