資料降維(Dimension Reduction)
1. 什麼是降維?
降維指的是將高維資料維度降低,新的低維資料的特點是:噪聲減少,資料量減少計算減少,更能表示資料的特點。
2. 降維的分類?
特徵提取(feature extraction):將原始高緯度特徵空間通過某種數學變換轉換成低緯度空間,此過程會改變特徵的物理意義。
特徵選擇(feature selection):保留重要特徵,刪除冗餘特徵,此過程保留了特徵的物理意義。
3. 特徵提取方法
方法:PCA, LDA, LSA等,本質是轉換空間座標系。
演算法:SVD。
4. 特徵選擇方法
1) Document Frequency : 特徵詞出現的數量;
2) Mutual information 互資訊:兩個變數之間的相關性;
3)Information gain 資訊增益:引入特徵會幫助降低不確定性的能力,越高越好。
未完待續...
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