Maschinelles Lernen - Unüberwachtes Lernen - Dimensionsreduktion

Dimensionsreduktion bedeutet, einen Datensatz mit höherer dimensionaler Komplexität zu nehmen und die Anzahl der Dimensionen zu reduzieren, wenn die Daten dies nahelegen. Wenn der Datensatz beispielsweise 2-dimensional ist und die Datenpunkte beginnen, eine Anordnung einer eindimensionalen Mannigfaltigkeit zu zeigen (eine Anordnung, die darauf hindeutet, dass die Daten auf einer einzelnen Dimension liegen könnten), dann kann eine Funktion erstellt werden, die die Daten neu anordnet, um eine einzelne (oder eine reduzierte) Dimension darzustellen. Es ist wichtig, dass die Daten nach der Reduktion ihre Struktur behalten.