🤔 Какие подходы понижения размерности известны?

Основные подходы понижения размерности включают метод главных компонент (PCA), сингулярное разложение (SVD), t-SNE и UMAP. PCA снижает размерность данных, находя новые оси, которые объясняют наибольшую дисперсию данных. t-SNE и UMAP используются для визуализации данных в пространстве низкой размерности, сохраняя их топологическую структуру. Эти методы позволяют уменьшить количество признаков при сохранении важной информации.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний