Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
Veri biliminde, boyut indirgeme, bir verinin yüksek boyutlu bir uzaydan, düşük boyutlu bir uzaya, anlamını kaybetmeyecek şekilde dönüştürülmesidir. Yüksek boyutlu bir veriyi işlemek daha fazla işlem yükü gerektirir. Bu yüzden, yüksek sayıda gözlemin ve değişkenin incelendiği sinyal işleme, konuşma tanıma, nöroinformatik, biyoinformatik gibi alanlarda boyut indiremesi sıkça kullanılır.
Boyut indirgeme yaklaşımları doğrusal ve doğrusal olmayan olarak ikiye ayrılır. Boyut indirgeme var olan ya da yeni öznitelikler çıkararak yapılabilir. Boyut indirgemesi , veri görselleştirme ya da kümeleme analizi amacıyla kullanılabileceği gibi, diğer makine öğrenimi yöntemlerinin ön adımı olarak uygulanabilir.
Kaynakça
- ^ Eray Yıldız; Yusuf Sevim. "Sınıflandırma Yöntemleri Üzerinde Lineer Boyut İndirgeme Yöntemlerinin Karşılaştırılması" [Comparison Of Linear Dimensionality Reduction Methods On Classification Methods] (PDF). emo.org.tr. 10 Ocak 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 19 Temmuz 2020.
- ^ a b van der Maaten, Laurens; Postma, Eric; van den Herik, Jaap (26 Ekim 2009). "Dimensionality Reduction: A Comparative Review" (PDF). J Mach Learn Res. 10: 66-71. 19 Temmuz 2020 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 19 Temmuz 2020.
- ^ Pudil, P.; Novovičová, J. (1998). "Novel Methods for Feature Subset Selection with Respect to Problem Knowledge". Liu, Huan; Motoda, Hiroshi (Ed.). Feature Extraction, Construction and Selection. s. 101. doi:10.1007/978-1-4615-5725-8_7. ISBN .
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Veri biliminde boyut indirgeme bir verinin yuksek boyutlu bir uzaydan dusuk boyutlu bir uzaya anlamini kaybetmeyecek sekilde donusturulmesidir Yuksek boyutlu bir veriyi islemek daha fazla islem yuku gerektirir Bu yuzden yuksek sayida gozlemin ve degiskenin incelendigi sinyal isleme konusma tanima noroinformatik biyoinformatik gibi alanlarda boyut indiremesi sikca kullanilir Boyut indirgeme yaklasimlari dogrusal ve dogrusal olmayan olarak ikiye ayrilir Boyut indirgeme var olan ya da yeni oznitelikler cikararak yapilabilir Boyut indirgemesi veri gorsellestirme ya da kumeleme analizi amaciyla kullanilabilecegi gibi diger makine ogrenimi yontemlerinin on adimi olarak uygulanabilir Kaynakca Eray Yildiz Yusuf Sevim Siniflandirma Yontemleri Uzerinde Lineer Boyut Indirgeme Yontemlerinin Karsilastirilmasi Comparison Of Linear Dimensionality Reduction Methods On Classification Methods PDF emo org tr 10 Ocak 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 19 Temmuz 2020 a b van der Maaten Laurens Postma Eric van den Herik Jaap 26 Ekim 2009 Dimensionality Reduction A Comparative Review PDF J Mach Learn Res 10 66 71 19 Temmuz 2020 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 19 Temmuz 2020 Pudil P Novovicova J 1998 Novel Methods for Feature Subset Selection with Respect to Problem Knowledge Liu Huan Motoda Hiroshi Ed Feature Extraction Construction and Selection s 101 doi 10 1007 978 1 4615 5725 8 7 ISBN 978 1 4613 7622 4