Огляд існуючих методів зменшення розмірності та класифікації великих вибірок даних - Перова, Ірина Геннадіївна; Мірошниченко, Неля Сергіївна (Автоматизовані системи управління та прилади автоматики, 2023)
На сьогоднішній день аналіз великої кількості даних займає ключове місце у виявленні прихованих закономірностей і тенденцій, які не відразу видно з узагальнених даних. Так як дані мають складні структури та великі розміри, науковці працюють над розробкою методів зменшення розмірності великих вибірок даних. Зменшення розмірності як етап попередньої обробки машинного навчання є ефективним у видаленні нерелевантних і надлишкових даних, підвищення точності навчання та покращення зрозумілості результату, за допомогою візуалізації розмірності. А також, процес зменшення кількості аналізованих випадкових величин шляхом отримання набору основних змінних. Проте зменшення розмірності має недолік, пов'язаний з втратою даних. Дуже важливо зменшити розмірність набору даних без втрати будь-якої інформації з цих наборів даних. У статті розглянуто існуючі методи зменшення розмірності великих вибірок даних, а саме: аналіз головних компонент (Principal Component Analysis), лінійний дискримінантний аналіз (Linear Discriminant Analysis), аналіз головних компонент ядра (Kernel Principal Component Analysis), багатовимірне масштабування (MDS), t-розподільного стохастичного вбудовування сусідів (t-SNE) та аналіз незалежних компонент (Independent Component Analysis). Кожен з методів має свої переваги та недоліки, для вибору найбільш оптимального методу зменшення розмірності великих вибірок даних було проведено їх порівняльний аналіз. На наборі даних ініціативи з нейровізуалізації хвороби Альцгеймера та на наборі даних про щитоподібну залозу було протестовано кожен з розглянутих методів. Результати порівняльного аналізу методів було представлено у вигляді графічних зображень.