5!
Сжатие данных
путем уменьшения размерности
В главе 4 вы узнали о разнообразных подходах к уменьшению размерности набора дан-
ных с использованием различных методов выбора признаков. Альтернативным подхо-
дом к выбору признаков для уменьшения размерности является извлечение признаков
(feature extraction). В этой главе говорится о двух фундаментальных методах, которые
помогут вам сделать информационное наполнение набора данных более обобщенным,
преобразовав его в новое подпространство объектов более низкой размерности, чем
исходное. Сжатие данных занимает важное место в машинном обучении — оно помо-
гает нам хранить и анализировать непрерывно растущие объемы данных, производи-
мых и собираемых в эпоху передовых технологий ...