Какие методы применяются для упрощения сложных данных при обработке?

Некоторые методы, которые применяются для упрощения сложных данных при обработке:

• Уменьшение размерности. habr.com Этот метод позволяет упростить обработку данных за счёт уменьшения количества объектов в наборе при сохранении ключевой информации. habr.com
• Анализ главных компонент (PCA). habr.com Метод уменьшает размерность набора данных, максимизируя при этом дисперсию интерпретации каждого основного компонента. habr.com
• Многомерное масштабирование (MDS). habr.com Метод используется для визуализации сходства или различия между наблюдениями в наборе данных. habr.com В этом представлении похожие наблюдения расположены ближе друг к другу, в то время как непохожие разделены большим расстоянием. habr.com
• Стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE). habr.com Алгоритм, который используется для упрощения и визуализации сложных данных. habr.com Он достигает этой цели путём сравнения сходства между точками данных в исходном пространстве высокой размерности и пространстве низкой размерности. habr.com
• Очистка данных. cyberleninka.ru Это процесс определения неточных, неполных или необоснованных данных, с последующим изменением или удалением таких данных для того, чтобы улучшить качество данных. cyberleninka.ru
• Отбор признаков. vc.ru На этом этапе стараются сократить количество признаков (желательно с минимальной потерей информации) за счёт поиска подпространства более низкого измерения или просто путём удаления некоторых нерелевантных или дублирующих признаков. vc.ru