Boyut İndirgeme Nedir?

Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veri setlerini daha düşük boyutlu bir uzaya dönüştürme işlemidir. Bu işlem, verilerin temel özelliklerini koruyarak daha basit ve anlamlı temsilini sağlar.

Boyut İndirgeme Yöntemleri

• Principal Component Analysis (PCA): Verinin varyansını en iyi şekilde açıklayan yeni boyutlar oluşturur.
• T-SNE: Veri noktalarını benzerliklerine göre gruplandırarak daha düşük boyutta görselleştirme sağlar.
• Autoencoder: Sinir ağı tabanlı bir yaklaşım olup, verileri sıkıştırarak daha düşük boyutlu temsiller elde eder.

Boyut indirgeme, veriye daha kolay erişim sağlar ve makine öğrenmesi modellerinin performansını artırır. Özellikle görselleştirme ve veri analizi aşamalarında yaygın olarak kullanılır.