Boyut İndirgeme
Boyut indirgeme, yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme işlemidir. Temel amaç, verilerin özündeki önemli bilgileri korurken, karmaşıklığı azaltmak ve işlem yükünü hafifletmektir.
Neden Boyut İndirgeme?
- Hesaplama Verimliliği: Daha az boyut, algoritmaların daha hızlı çalışmasını sağlar.
- Görselleştirme: Yüksek boyutlu verileri görselleştirmek zordur; boyut indirgeme, verilerin 2 veya 3 boyutta görselleştirilmesine olanak tanır.
- Gürültü Azaltma: Boyut indirgeme, gürültüyü ve alakasız özellikleri filtreleyerek modelin doğruluğunu artırabilir.
- Bellek Tasarrufu: Daha az boyut, daha az bellek gerektirir.
Boyut İndirgeme Teknikleri
Birçok boyut indirgeme tekniği mevcuttur. Bunlardan bazıları şunlardır:
- Temel Bileşenler Analizi (PCA): Verideki varyansı en iyi şekilde açıklayan temel bileşenleri bulur. Temel Bileşenler Analizi (PCA)
- Doğrusal Ayırma Analizi (LDA): Sınıflar arasındaki ayrımı maksimize eden doğrusal bir dönüşüm bulur. Doğrusal Ayırma Analizi (LDA)
- Doğrusal Olmayan Boyut İndirgeme (Manifold Learning): Verinin karmaşık geometrisini koruyarak düşük boyutlu bir gösterim bulur. (Örn: t-Dağıtılmış Stokastik Komşu Gömme (t-SNE), İzomorfik Eşleme)
- Özellik Seçimi: Verideki en önemli özellikleri seçer ve geri kalanını atar.
Uygulama Alanları
Boyut indirgeme, makine öğrenimi, görüntü işleme, doğal dil işleme ve veri madenciliği gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılır.