Некоторые способы уменьшить размерность набора данных:

• Метод главных компонент (PCA). 12 Осуществляет линейное отображение данных в пространство меньшей размерности таким образом, что дисперсия данных в малоразмерном представлении максимизируется. 1
• Неотрицательное матричное разложение (НМР). 1 Раскладывает неотрицательную матрицу на произведение двух неотрицательных матриц. 1
• Методы уменьшения нелинейной размерности. 2 Пытаются зафиксировать более сложные нелинейные взаимосвязи в данных и представить их в виде пространств меньшей размерности. 2 Например, многомерное масштабирование (MDS), стохастическое вложение соседей с t-распределением (t-SNE), UMAP. 2
• Методы выбора признаков. 4 Оставляют некоторое подмножество исходного набора признаков, избавляясь от избыточных и слабо информативных. 4 Например, фильтры измеряют релевантность признаков и решают, какие оставить в результирующем множестве. 4

Выбор метода зависит от конкретных задач и предпочтений пользователя.