Dimensionsreduktion ist die Transformation von Daten aus einem hochdimensionalen in einen niedrigdimensionalen Raum, sodass die niedrigdimensionale Darstellung einige aussagekräftige Eigenschaften der Originaldaten
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Dimension reduction
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Elastische Abbildungen bieten ein Werkzeug zur nichtlinearen Dimensionsreduktion . Sie stellen ein System elastischer Federn dar , das in den Datenraum eingebettet ist.
ExzellentData mining
Die Hauptkomponentenanalyse ( PCA ) ist eine lineare Dimensionsreduktionstechnik mit Anwendungen in der explorativen Datenanalyse , Visualisierung und Datenvorverarbeitung .
ExzellentDimension reduction
Im Bereich der multivariaten Statistik stellt die Kernel-Hauptkomponentenanalyse (Kernel-PCA) eine Erweiterung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) dar, die auf Kernelmethoden basiert.
ExzellentDimension reduction
Die Proper Generalized Decomposition ( PGD ) ist eine iterative numerische Methode zur Lösung von Randwertproblemen (RWP), d. h.
GutBoundary value problems
Im maschinellen Lernen bezeichnet die Merkmalsauswahl den Prozess der Auswahl einer Teilmenge relevanter Merkmale (Variablen, Prädiktoren) für die Modellerstellung.
ExzellentDimension reduction
Multidimensionale Skalierung ( MDS ) ist eine Methode zur Visualisierung des Ähnlichkeitsgrades einzelner Fälle eines Datensatzes.
ExzellentDimension reduction
Die multilineare Hauptkomponentenanalyse ( MPCA ) ist eine multilineare Erweiterung der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und dient zur Analyse von M-Wege-Arrays, die auch informell als „Datentensoren“ bezeichnet werden.
GutDimension reduction
Nichtlineare Dimensionsreduktion (NLDR), auch bekannt als Manifold Learning , umfasst verschiedene verwandte Techniken, die darauf abzielen, hochdimensionale Daten, die potenziell auf nichtlinearen Mannigfaltigkeiten
ExzellentDimension reduction
Die Stressmajorisierung ist eine Optimierungsstrategie, die in der multidimensionalen Skalierung (MDS) verwendet wird.
ExzellentDimension reduction
t-verteiltes stochastisches Nachbareinbetten ( t-SNE ) ist eine statistische Methode zur Visualisierung hochdimensionaler Daten, indem jedem Datenpunkt eine Position in einer zwei- oder dreidimensionalen Karte zugewiesen
ExzellentDimension reduction
In der Mathematik zerlegt die Tucker-Zerlegung einen Tensor in eine Menge von Matrizen und einen kleinen Kerntensor. Sie ist nach Ledyard R.
GutDimension reduction
Im maschinellen Lernen ist ein Variations-Autoencoder ( VAE ) eine künstliche neuronale Netzwerkarchitektur, die 2013 von Diederik P. Kingma und Max Welling eingeführt wurde.
Exzellent2013 in artificial intelligence
Random Indexing ist eine Dimensionsreduktionsmethode und ein Rechenrahmen für die distributionelle Semantik , basierend auf der Erkenntnis, dass Implementierungen von Vektorraummodellen mit sehr hoher Dimensionalität
GutDimension reduction
In Mathematik und Statistik ist die Zufallsprojektion eine Technik zur Dimensionsreduktion von Punktmengen im euklidischen Raum .
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