Введение T-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) — это мощный метод уменьшения размерности, который штурмом покорил сообщества машинного обучения и визуализации данных. В эпоху больших данных и многомерных наборов данных t-SNE обеспечивает простой подход к сокращению сложных данных до менее размерного пространства, обеспечивая визуализацию и понимание базовой структуры данных. Во многих приложениях, включая классификацию изображений, анализ текста, экспрессию генов и многие..

Использование линейного дискриминантного анализа (LDA) для уменьшения размерности Вступление Линейный дискриминантный анализ (LDA) - это метод уменьшения размерности, который чаще всего используется на этапе предварительной обработки приложений машинного обучения и классификации шаблонов. Цель состоит в том, чтобы спроецировать данные в пространство меньшей размерности с хорошей разделяемостью классов, чтобы избежать переобучения («проклятие размерности»), а также снизить..