A redução da dimensionalidade é o processo de redução do número de variáveis aleatórias em consideração, e pode ser dividida em selecção de características e extracção de características. As técnicas de seleção de características escolhem um subconjunto das variáveis originais, enquanto as técnicas de extração de características criam novas variáveis a partir das variáveis originais. Em ambos os casos, o objectivo é reduzir a dimensionalidade dos dados, mantendo o máximo de informação possível.
A razão mais comum para a redução da dimensionalidade é acelerar o treinamento dos modelos de aprendizagem da máquina. Com menos recursos a considerar, o processo de treinamento é mais rápido e requer menos dados. Em alguns casos, a redução de dimensionalidade também pode melhorar o desempenho do modelo, reduzindo as chances de sobreajuste.
A redução de dimensionalidade pode ser aplicada a qualquer tipo de dados, mas é mais comumente usada com dados numéricos. Ela pode ser realizada usando uma variedade de métodos, incluindo análise de componentes principais (PCA), análise de componentes independentes (ICA), análise linear discriminante (LDA), e outros. Por que a PCA é usada? A PCA é utilizada para a redução da dimensionalidade, que é o processo de reduzir o número de variáveis em um conjunto de dados, mantendo o máximo de informação possível. Isto é útil quando se trabalha com dados de alta dimensão, já que pode reduzir o número de variáveis a um nível administrável, enquanto ainda retém informações importantes.
Existem algumas maneiras diferentes de realizar a redução da dimensionalidade, mas a PCA é uma escolha popular porque é relativamente simples de entender e implementar, e muitas vezes funciona bem na prática. Além disso, a PCA é um método linear, o que significa que é fácil de interpretar os resultados.
O que é a dimensão em PCA?
A redução da dimensionalidade é o processo de reduzir o número de características de um conjunto de dados, mantendo o máximo de informação possível. A análise de componentes principais (PCA) é uma técnica comum para a redução da dimensionalidade.
A PCA é uma transformação linear que projecta os dados para um espaço de dimensões inferiores de forma a minimizar o erro ao quadrado. Os componentes principais são as direções que maximizam a variância dos dados.
O PCA pode ser usado para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados enquanto retém o máximo de informação possível. Em muitas aplicações, um conjunto de dados terá demasiadas características para ser facilmente analisado. O PCA pode ser usado para reduzir a dimensionalidade de um conjunto de dados enquanto ainda retém a maior parte da informação.
O PCA também é uma técnica útil para encontrar padrões nos dados. O primeiro componente principal é a direção que maximiza a variância dos dados. Essa direção é freqüentemente chamada de direção "principal". O segundo componente principal é a direção que maximiza a variância dos dados enquanto é ortogonal ao primeiro componente principal. Esta direção é muitas vezes chamada de "ortogonal".
O PCA pode ser usado para encontrar padrões nos dados. O primeiro componente principal é a direção que maximiza a variância dos dados. Esta direção é muitas vezes chamada de direção "principal". O segundo componente principal é a direção que maximiza a variância dos dados enquanto que é ortogonal ao primeiro componente principal. Esta direção é freqüentemente chamada de "orthog
Qual é o benefício da redução da dimensionalidade?
Existem muitos benefícios da redução da dimensionalidade, mas os mais importantes são que ela pode reduzir o custo computacional de trabalhar com dados de alta dimensão, e que pode melhorar o desempenho dos algoritmos de aprendizagem da máquina.
Trabalhar com dados de alta dimensão pode ser muito caro em termos computacionais, pois o número de características (ou dimensões) aumenta exponencialmente com o número de exemplos. A redução das dimensões pode reduzir o número de características, mantendo a maior parte da informação nos dados. Isto pode reduzir drasticamente o custo computacional de trabalhar com dados de alta dimensão.
Além disso, os algoritmos de aprendizagem da máquina têm frequentemente um melhor desempenho quando se trabalha com dados de dimensões mais baixas. Isto porque os dados de alta dimensão são frequentemente muito esparsos (o que significa que a maioria das características são 0 para a maioria dos exemplos), e muitos algoritmos de aprendizagem da máquina não funcionam bem com dados esparsos. A redução da dimensionalidade pode reduzir a escassez dos dados, o que pode melhorar o desempenho dos algoritmos.
O que é exemplo PCA?
PCA é uma técnica estatística que é usada para reduzir a dimensionalidade dos dados. É frequentemente usado como uma etapa de pré-processamento para algoritmos de aprendizagem de máquinas. PCA é uma transformação linear que projeta os dados para um espaço de menor dimensão de uma forma que maximiza a variância dos dados.
Por exemplo, suponha que tenhamos um conjunto de dados com 1000 características. Podemos usar o PCA para reduzir a dimensionalidade dos dados para 10 características. Isto fará com que o algoritmo de aprendizagem da máquina funcione mais rápido e seja mais preciso.