Какие существуют методы уменьшения размерности данных?

Некоторые методы уменьшения размерности данных:

• Отбор признаков. notebooks.githubusercontent.com Заключается в оценке предсказательной силы каждого признака, то есть его информативности — насколько он коррелирует с целевой переменной. notebooks.githubusercontent.com Затем отбирается либо заданное количество признаков, либо те признаки, информативность которых выше некоторого порога. notebooks.githubusercontent.com
• Метод главных компонент (PCA). notebooks.githubusercontent.com ru.wikipedia.org Осуществляет линейное отображение данных в пространство меньшей размерности таким образом, что дисперсия данных в малоразмерном представлении максимизируется. ru.wikipedia.org
• Метод опорных векторов. cyberleninka.ru Итеративный метод, при котором по исходному набору данных обучается классификатор, благодаря которому происходит дальнейшее ранжирование по весам. cyberleninka.ru Оптимальным образом по полученным весам отсекается определённое количество признаков. cyberleninka.ru
• Метод случайных проекций. notebooks.githubusercontent.com Заключается в преобразованиях, сохраняющих расстояния и снижающих размерности. notebooks.githubusercontent.com
• Аппроксимация и проекция равномерного многообразия (UMAP). en.wikipedia.org Метод нелинейного уменьшения размерности, визуально похожий на t-SNE, но предполагающий, что данные равномерно распределены по локально связному риманову многообразию. en.wikipedia.org