Как понижение размерности помогает уменьшить объем данных?

Понижение размерности помогает уменьшить объём данных за счёт сокращения количества используемых признаков и разнообразия их значений. wiki.loginom.ru

Некоторые преимущества такого подхода:

• Сжатие данных. edu.mmcs.sfedu.ru Большая таблица данных может занимать много места на жёстком диске. edu.mmcs.sfedu.ru Если уменьшить количество признаков в N раз, то размер файла с данными сократится также в N раз. edu.mmcs.sfedu.ru
• Ускорение предсказаний. edu.mmcs.sfedu.ru Если алгоритму предсказания нужно обработать тысячи признаков, это займёт больше времени, чем если он будет обрабатывать десятки признаков. edu.mmcs.sfedu.ru
• Более компактное и «правильное» описание объектов. edu.mmcs.sfedu.ru Новые признаки могут описывать объекты более ёмко, чем исходные, что упростит работу другим алгоритмам. edu.mmcs.sfedu.ru
• Улучшение визуализации. www.ultralytics.com Когда в наборе есть сотни или тысячи признаков, визуализировать данные становится невозможно. gimal-ai.ru Понижение размерности позволяет свести данные к двум или трём измерениям, сохраняя ключевые особенности. gimal-ai.ru www.ultralytics.com