Как методы уменьшения размерности данных влияют на визуализацию многомерных данных?

Методы уменьшения размерности данных положительно влияют на визуализацию многомерных данных. vk.com cyberleninka.ru Они позволяют представлять данные в двух или трёх измерениях, что упрощает визуализацию и интерпретацию. vk.com

Некоторые методы уменьшения размерности и их влияние на визуализацию многомерных данных:

• Анализ главных компонент (PCA). vk.com www.geeksforgeeks.org Преобразует многомерные данные в форму меньшей размерности при сохранении максимально возможной дисперсии. www.geeksforgeeks.org Алгоритм находит направления с максимальной дисперсией в многомерных данных и проецирует их на новое подпространство с такими же или меньшими размерами, чем исходное. cyberleninka.ru
• t-распределённое стохастическое вложение соседей (t-SNE). www.geeksforgeeks.org Метод нелинейного уменьшения размерности, особенно хорошо подходящий для визуализации многомерных данных. www.geeksforgeeks.org Он минимизирует расхождение между двумя распределениями: тем, которое измеряет попарное сходство входных объектов в многомерном пространстве, и тем, которое измеряет попарное сходство соответствующих низкоразмерных точек. www.geeksforgeeks.org
• Приближение и проекция равномерного многообразия (UMAP). vk.com Построение низкомерного представления данных, сохраняющего глобальную и локальную структуру многомерного пространства. vk.com Метод использует подход на основе графов для построения топологического представления данных, которое затем внедряется в низкоразмерное пространство с использованием стохастического градиентного спуска. vk.com