Dimensionality reduction 是一种减少数据集中的维度或特征数量的过程和技术。其目标是通过减少特征数量来降低数据集的复杂性，同时保留原始数据中最重要的属性。
数据特征是指数据集中通常包含的不同变量和属性。数据集的特征越多，其复杂性就越高。因此，高维数据可能导致过拟合或性能下降等问题。通过维度减少过程降低数据的复杂性有助于简化数据。
维度减少对人工智能（AI）和机器学习（ML）开发者以及其他处理大量数据集的数据专业人士是有利的，帮助他们进行数据可视化和分析复杂数据。它还有助于数据压缩，帮助数据占用更少的存储空间。
特征选择和特征提取等技术用于完成维度减少。此外，每种技术使用多种方法来简化复杂问题的建模，消除冗余并减少模型过拟合的可能性。
本文为
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为什么维度减少对机器学习很重要？
机器学习需要大量数据集来正确训练和运行。通常与机器学习相关的一个挑战是维度诅咒。这个诅咒的想法是，随着数据集中特征数量的增加，机器学习模型变得更加复杂，开始难以找到有意义的模式。这可能导致计算复杂性增加和过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。
维度减少是防止过拟合和解决分类及回归问题的有效方法。该过程还对于在减少数据集特征数量的同时保留最相关的信息非常有用。维度减少从数据中去除无关特征，因为无关数据可能会降低机器学习算法的准确性。
维度减少的不同技术是什么？
有两种常见的维度减少技术，如下所示：
- 在特征选择中，从较大的维度数据集中选择最相关特征的小子集，以通过过滤、包装或嵌入来表示模型。目标是减少数据集的维度，同时保留其最重要的特征。
- 特征提取结合并转换数据集的原始特征，以创建新特征。目标是创建一个仍然具有数据集属性的低维数据集。
特征选择使用不同的方法，包括以下几种：
- 过滤方法。这种方法将数据集过滤为仅包含原始数据集中最相关特征的子集。
- 包装方法。这种技术将特征输入机器学习模型，以评估是否应删除或添加某个特征。
- 嵌入方法。这种方法通过检查机器学习模型的训练迭代来评估每个特征的表现。
特征提取使用以下方法：
- 主成分分析。这一统计过程从较大的数据集中识别出较小的特征单元。这些小单元称为主成分。
- 线性判别分析。这种方法找到最佳分离不同数据类别的特征。
- 均匀流形近似与投影（UMAP）。这种非线性维度减少方法将高维数据映射到低维空间。UMAP与t-SNE相似，但在保留局部和全局数据结构的同时提供了更好的可扩展性。
- 自编码器。自编码器是用于特征提取的神经网络。它们将数据压缩成更简单的形式，然后重构原始数据。
维度减少中使用的其他方法包括：
- 因子分析。
- 高相关性过滤。
- 广义判别分析。
- T-SNE。
维度减少可以使用多种技术和方法实施。
维度减少的好处和挑战
维度减少提供以下好处：
- 性能提升。维度减少降低了数据的复杂性，从而减少了无关数据，提高了性能。
- 增加可视化。与较低或简化维度数据相比，高维数据更难以可视化。
- 防止过拟合。维度减少帮助防止机器学习模型的过拟合。
- 减少存储空间。该过程通过消除无关数据来减少存储空间。
- 特征提取。维度减少有助于从高维数据中提取相关特征。
- 数据压缩。它压缩数据，从而提高存储和处理效率。
然而，该过程也存在一些缺点，例如：
- 数据丢失。理想情况下，维度减少不应有数据丢失，因为数据可以被恢复。然而，该过程可能仍会导致某些数据丢失，这可能影响训练算法的工作。
- 可解释性。理解原始特征与减少维度之间的关系可能比较困难。
- 计算复杂性。某些减少方法可能比其他方法计算上更为复杂。
- 异常值。如果未被检测到，数据异常值可能会干扰维度减少过程，导致数据表示偏差。
- 线性相关性。维度减少有时可能会找到变量之间更直接的线性相关性。如果忽视非线性相关性，或者降低模型的可预测性，这可能是一个缺点。
维度减少在机器学习中的未来
随着AI和ML过程的普及，维度减少的实践也越来越普遍。目前在这一领域的一些趋势包括：
- 与深度学习的集成。一些维度减少技术，如自编码器，可能会进一步与深度学习和神经网络模型集成。
- UMAP的采用。由于其相对于t-SNE的优势，UMAP的使用也在不断增长。
- 混合模型。结合维度减少和特征选择的混合模型的采用可能也会变得更为普遍。这种组合进一步帮助专注于保留数据集中最具信息量的特征。
为了提高机器学习模型的性能，维度减少也可以用作数据准备步骤。了解更多关于机器学习的数据准备步骤。
最后更新于2024年10月
