Boyut indirgeme

Veri biliminde, boyut indirgeme, bir verinin yüksek boyutlu bir uzaydan, düşük boyutlu bir uzaya, anlamını kaybetmeyecek şekilde dönüştürülmesidir. Yüksek boyutlu bir veriyi işlemek daha fazla işlem yükü gerektirir. Bu yüzden, yüksek sayıda gözlemin ve değişkenin incelendiği sinyal işleme, konuşma tanıma, nöroinformatik, biyoinformatik gibi alanlarda boyut indiremesi sıkça kullanılır.

Boyut indirgeme yaklaşımları doğrusal ve doğrusal olmayan olarak ikiye ayrılır. Boyut indirgeme var olan özniteliklerin bir alt kümesini seçerek ya da yeni öznitelikler çıkararak yapılabilir. Boyut indirgemesi gürültü filtreleme, veri görselleştirme ya da kümeleme analizi amacıyla kullanılabileceği gibi, diğer makine öğrenimi yöntemlerinin ön adımı olarak uygulanabilir.

Kaynakça 

Boyut indirgeme
Makine öğrenimi