• Source: Reduksi dimensi

Reduksi dimensionalitas atau reduksi dimensi adalah proses transformasi data dari ruang berdimensi tinggi ke ruang berdimensi rendah, dengan tujuan agar representasi berdimensi rendah tetap mempertahankan beberapa fitur penting dari data asli, idealnya mendekati dimensi intrinsiknya. Bekerja di ruang berdimensi tinggi sering kali tidak diinginkan karena beberapa alasan; data mentah sering kali bersifat jarang akibat kutukan dimensi, dan menganalisis data dengan sifat seperti itu biasanya sulit dikomputasi (susah dikendalikan atau ditangani). Reduksi dimensi umum terjadi pada bidang yang berhubungan dengan sejumlah besar observasi dan/atau sejumlah besar variabel, seperti pemrosesan sinyal, pengenalan suara, neuroinformatika, dan bioinformatika.
Metode ini umumnya dibagi menjadi pendekatan linier dan nonlinieryang juga dapat dibagi menjadi pemilihan fitur dan ekstraksi fitur. Reduksi dimensionalitas dapat digunakan untuk pengurangan noise, visualisasi data, analisis klaster, atau sebagai langkah perantara untuk memfasilitasi analisis lainnya.




Lihat juga







Catatan






Referensi







Pranala eksternal


Edisi Khusus JMLR tentang Pemilihan Variabel dan Fitur
PETA ELastic Diarsipkan 2011-07-20 di Wayback Machine.
Penanaman Linear Lokal
Perbandingan Visual Berbagai Metode Reduksi Dimensionalitas
Kerangka Geometri Global untuk Pengurangan Dimensionalitas Nonlinier

Kata Kunci Pencarian:

• Reduksi dimensi
• Pemelajaran dalam
• Fenomenologi (filsafat)
• Grafena
• Analisis komponen utama
• Autopenyandi
• Pierre Bourdieu
• Pemelajaran semi terawasi
• Dinding penahan tanah
• Teorema Pythagoras