Odborné vysvětlení: Dimenzionální redukce je proces snižování počtu proměnných v datasetu při zachování co nejvíce informací. Může zahrnovat jak výběr příznaků, tak extrakci příznaků. Běžné techniky zahrnují Analýzu hlavních komponent (PCA) nebo t-SNE. Cílem je zjednodušit data, snížit výpočetní náročnost a často i vizualizovat vysokodimenzionální data.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že máte složitý recept s mnoha ingrediencemi. Dimenzionální redukce je jako zjednodušení tohoto receptu tak, aby obsahoval jen nejdůležitější ingredience, které dávají jídlu jeho charakteristickou chuť. Pro data to znamená, že se snažíme najít způsob, jak popsat složité informace pomocí menšího počtu “ingrediencí” (proměnných), aniž bychom ztratili to podstatné.
Dimensionality reduction is the process of reducing the number of variables in a dataset while retaining as much information as possible. It can involve both feature selection and feature extraction. Common techniques include Principal Component Analysis (PCA) or t-SNE. The goal is to simplify the data, reduce computational complexity, and often to visualize high-dimensional data.
