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Application du multi-échelle dans l'apprentissage automatique
Application du multi-échelle dans l'apprentissage automatique
La mise à l'échelle multidimensionnelle (mise à l'échelle multidimensionnelle) est une méthode d'apprentissage non supervisée utilisée pour mapper des données de grande dimension dans un espace de faible dimension afin de démontrer les similitudes et les différences entre les données. Il s'agit d'une méthode non paramétrique qui ne nécessite aucune hypothèse sur la distribution des données et qui est donc applicable à une variété de types et de domaines de données. Grâce à la mise à l'échelle multidimensionnelle, nous sommes en mesure de mieux comprendre et interpréter les données en réduisant leur dimensionnalité tout en conservant leurs caractéristiques clés. Cette méthode peut nous aider à découvrir des modèles et des structures cachés dans les données, fournissant ainsi des conseils précieux pour l’analyse ultérieure des données et la prise de décision.
L'idée principale de la mise à l'échelle multidimensionnelle est de mapper chaque point d'échantillon dans des données de haute dimension à un point dans un espace de basse dimension et de préserver la similarité ou la distance entre les points d'échantillon dans les données d'origine de haute dimension aussi précisément que possible. rapport possible. La mise à l'échelle multidimensionnelle est largement utilisée dans la visualisation des données, la réduction de la dimensionnalité des données, l'analyse groupée, la classification et d'autres domaines. Il projette des données de grande dimension dans un espace de faible dimension en calculant la distance ou la similarité entre les points d'échantillonnage pour mieux comprendre et analyser les données. Grâce à l'application d'une mise à l'échelle multidimensionnelle, nous sommes en mesure d'observer et d'interpréter plus clairement les modèles, les tendances et les corrélations dans les données, améliorant ainsi la précision de la prise de décision et des prévisions.
Il existe deux algorithmes courants pour la mise à l'échelle multidimensionnelle, à savoir la mise à l'échelle multidimensionnelle métrique et la mise à l'échelle multidimensionnelle non métrique.
La mise à l'échelle multidimensionnelle métrique, également connue sous le nom de mise à l'échelle multidimensionnelle basée sur la distance, suppose que la distance entre les points d'échantillonnage est connue dans un espace de grande dimension et peut être calculée par la distance euclidienne ou d'autres méthodes de mesure de distance. Après la cartographie dans un espace de faible dimension, la distance entre les points d'échantillonnage doit être aussi cohérente que possible avec la distance d'origine. L'objectif est de minimiser la différence entre la distance des points d'échantillonnage dans un espace de faible dimension et la distance dans un espace de grande dimension, ce qui peut être réalisé à l'aide d'algorithmes d'optimisation.
La mise à l'échelle multidimensionnelle non métrique, également connue sous le nom de mise à l'échelle multidimensionnelle basée sur l'ordre, suppose que la distance entre les points d'échantillonnage est inconnue dans l'espace de grande dimension et que seul l'ordre relatif entre eux est connu. Après la cartographie dans un espace de faible dimension, l'ordre entre les points d'échantillonnage doit être conforme autant que possible à l'ordre d'origine. L’objectif de la mise à l’échelle multidimensionnelle non métrique est de minimiser la différence entre l’ordre des points d’échantillonnage dans un espace de faible dimension et l’ordre dans un espace de grande dimension. Pour réaliser ce processus, des algorithmes d’optimisation peuvent être utilisés.
La mise à l'échelle multidimensionnelle a un large éventail d'applications. Voici plusieurs scénarios d'application courants :
1. Visualisation des données : la mise à l'échelle multidimensionnelle peut mapper des données de grande dimension dans un espace bidimensionnel ou tridimensionnel pour réaliser une visualisation des données. . Cette méthode de visualisation peut aider les gens à mieux comprendre les similitudes et les différences entre les données, permettant ainsi une meilleure analyse des données et une meilleure prise de décision.
2. Réduction de la dimensionnalité des données : la mise à l'échelle multidimensionnelle peut mapper des données de grande dimension dans un espace de faible dimension, permettant ainsi une réduction de la dimensionnalité des données. Cette méthode de réduction de dimensionnalité peut aider les utilisateurs à réduire les dimensions des données, économisant ainsi les ressources informatiques et améliorant l'efficacité des algorithmes.
3. Analyse de cluster : la mise à l'échelle multidimensionnelle peut mapper les points d'échantillonnage dans les données dans un espace de faible dimension et regrouper des points d'échantillonnage similaires. Cette méthode de regroupement peut aider les utilisateurs à mieux comprendre les similitudes et les différences entre les données, afin de mieux effectuer l'analyse et la classification par regroupement.
4. Sélection des fonctionnalités : la mise à l'échelle multidimensionnelle peut mapper les caractéristiques des données dans un espace de faible dimension et filtrer en fonction de l'importance des caractéristiques dans l'espace de faible dimension. Cette méthode de sélection de fonctionnalités peut aider les utilisateurs à sélectionner les fonctionnalités les plus représentatives, améliorant ainsi l'effet de l'algorithme et réduisant la consommation de ressources informatiques.
En bref, la mise à l'échelle multidimensionnelle est une méthode d'apprentissage automatique très importante, qui peut aider les gens à mieux comprendre les similitudes et les différences entre les données, réalisant ainsi des tâches telles que la visualisation des données, la réduction de dimensionnalité, le clustering et la sélection de fonctionnalités. Dans les applications pratiques, il est nécessaire de sélectionner des algorithmes et des paramètres de mise à l'échelle multidimensionnelle appropriés en fonction de besoins spécifiques, ainsi que d'évaluer et d'optimiser les résultats pour obtenir les meilleurs résultats. Dans le même temps, la mise à l’échelle multidimensionnelle a également ses limites, comme sa sensibilité au bruit des données et aux valeurs aberrantes, ce qui nécessite un prétraitement des données et un traitement des valeurs aberrantes.
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