Каковы преимущества и недостатки метода линейного масштабирования при анализе данных?

Возможно, имелся в виду метод главных компонент (PCA) для уменьшения размерности данных. sky.pro Некоторые преимущества этого метода:

• Уменьшение размерности. sky.pro habr.com Сокращение количества признаков без значительной потери информации. sky.pro
• Ускорение вычислений. sky.pro Увеличение производительности алгоритмов машинного обучения благодаря сокращению объёма данных. sky.pro
• Визуализация данных. sky.pro Отображение многомерных данных в 2D или 3D пространстве для наглядного анализа. sky.pro
• Шумоподавление. sky.pro Отбрасывание компонент с малыми собственными значениями, которые часто ответственны за шум. sky.pro
• Обнаружение скрытых структур. sky.pro Выявление неочевидных закономерностей в данных. sky.pro

Некоторые недостатки метода PCA:

• Линейность трансформации. sky.pro Неспособность обнаруживать нелинейные зависимости в данных. sky.pro
• Потеря интерпретируемости. sky.pro Главные компоненты часто сложно объяснить в терминах исходных переменных. sky.pro
• Чувствительность к масштабированию. sky.pro Результаты сильно зависят от предварительной нормализации данных. sky.pro
• Неприменимость для категориальных данных. sky.pro Требуется дополнительная обработка неколичественных признаков. sky.pro
• Игнорирование редких, но значимых паттернов. sky.pro Ориентация на максимизацию общей дисперсии может упустить локальные особенности. sky.pro
• Вычислительные ограничения. sky.pro Проблемы с масштабированием на сверхбольшие наборы данных без специальных модификаций. sky.pro