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Techniques courantes de réduction de dimensionnalité et leurs concepts

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Libérer： 2024-01-23 14:00:14

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Techniques courantes de réduction de dimensionnalité et leurs concepts

Dans le monde d’aujourd’hui, nous sommes entourés de tonnes de données. Qu’il s’agisse des réseaux sociaux ou des expériences scientifiques, les données sont partout. À mesure que la technologie progresse, il devient plus facile de collecter des données, ce qui donne lieu à des ensembles de données plus volumineux et plus complexes. Cependant, la réduction de la dimensionnalité joue un rôle important dans la manière de traiter efficacement ces ensembles de données pour les appliquer à la modélisation et à l’analyse.

La réduction de dimensionnalité est la réduction des variables dans un ensemble de données afin de conserver autant d'informations que possible. En termes simples, l'ensemble de données dimensionnellement réduit a moins de fonctionnalités mais peut toujours capturer l'essence des données.

Techniques de réduction de dimensionnalité couramment utilisées

Il existe de nombreuses techniques pour réduire la dimensionnalité d'un ensemble de données, chacune présentant des avantages et des inconvénients. Les techniques suivantes sont couramment utilisées :

1) Sélection de fonctionnalités

La sélection de fonctionnalités est la sélection d'une partie des fonctionnalités d'origine de l'ensemble de données à des fins de modélisation. En règle générale, nous pouvons y parvenir en classant la corrélation des caractéristiques avec la variable de résultat ou en utilisant des tests statistiques. Les fonctionnalités sélectionnées seront utilisées pour construire le modèle, tandis que les autres fonctionnalités seront ignorées.

2) Extraction de fonctionnalités

L'extraction de fonctionnalités consiste à convertir les fonctionnalités d'origine en un nouvel ensemble de fonctionnalités pour capturer l'essence des données. Les techniques mathématiques couramment utilisées sont la factorisation matricielle et les méthodes à noyau. De nouveaux ensembles de fonctionnalités sont disponibles pour la modélisation.

3) Analyse en composantes principales (ACP)

L'analyse en composantes principales est une méthode de réduction de dimensionnalité linéaire couramment utilisée, qui est mise en œuvre en convertissant les caractéristiques d'origine en un nouvel ensemble de caractéristiques orthogonales, à savoir les composantes principales. Ces composants principaux capturent la plus grande variation dans les données et peuvent être utilisés pour la modélisation ou l'analyse visuelle. Grâce à l'analyse en composantes principales, nous pouvons réduire la dimensionnalité des caractéristiques et extraire les caractéristiques les plus représentatives, simplifiant ainsi la complexité de l'analyse des données.

4)t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbour Embedding)

t-SNE est une technique de réduction de dimensionnalité non linéaire particulièrement efficace pour visualiser des données de grande dimension. Cela implique de mapper des données de grande dimension sur un espace de faible dimension tout en préservant des relations similaires entre les points de données.

5) Analyse Discriminante Linéaire (LDA)

LDA est une technique de réduction de dimensionnalité particulièrement utile pour les problèmes de classification. Cela implique de trouver des combinaisons linéaires de caractéristiques qui maximisent la séparation entre les classes.

En général, ces techniques peuvent être utilisées conjointement les unes avec les autres, en fonction des exigences spécifiques du problème. Il est important de choisir la bonne technique en fonction de la nature des données et de la tâche de modélisation.

Choisissez la bonne méthode de réduction de dimensionnalité

Il y a quelques éléments à garder à l'esprit lors du choix d'une technique de réduction de dimensionnalité. Voici quelques-uns des facteurs les plus importants à prendre en compte :

1. Type et structure des données

Différentes techniques de réduction de dimensionnalité sont mieux adaptées à différents types de données. Par exemple, PCA convient aux données linéaires, tandis que t-SNE convient mieux aux données non linéaires. Il est important de considérer la structure de vos données et de choisir une technologie appropriée.

2. Dimensionnalité des données

Lors du choix d'une technologie de réduction de dimensionnalité, la dimensionnalité des données est une considération importante. Pour les données de très haute dimension, des techniques telles que l'ACP peuvent être plus appropriées, tandis que pour les données de faible dimension, des techniques non linéaires telles que le t-SNE peuvent être plus efficaces.

3. Résultats souhaités

Lors du choix d'une technologie, les résultats attendus de l'analyse sont également importants. Par exemple, si l’objectif est de regrouper ou de visualiser des données, le t-SNE peut être le meilleur choix, tandis que si l’objectif est d’identifier les caractéristiques les plus importantes, la PCA peut être plus appropriée.

Une fois que vous avez choisi une technologie, il est important d'évaluer son efficacité. Voici quelques critères pour évaluer l'efficacité des méthodes de réduction de dimensionnalité :

1. Préserver les caractéristiques les plus importantes

Les techniques de réduction de dimensionnalité les plus efficaces sont celles qui conservent les caractéristiques les plus importantes des données tout en supprimant les caractéristiques les moins importantes.

2. Préserver la variance

Un autre critère important est la capacité de la technique à préserver la variance des données. En conservant autant de variance que possible, cette technique fournit une représentation plus précise des données.

3. Reproductibilité

La reproductibilité est importante pour évaluer l'efficacité des techniques de réduction de dimensionnalité. Une bonne technique doit produire des résultats cohérents sur différents ensembles de données et différents paramètres.