La riduzione della dimensionalità si riferisce alle tecniche per ridurre molte variabili in un numero minore mantenendo il maggior numero di informazioni possibile. Un metodo importante è [tag pca]
Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 4 anni fa . Sto lavorando a un progetto e ho difficoltà a decidere quale …
Ho 200 punti dati che hanno gli stessi valori su tutte le funzionalità. Dopo la riduzione della dimensione t-SNE non sembrano più così uguali, proprio come questo: Perché non sono sullo stesso punto della visualizzazione e sembrano persino essere distribuiti in due diversi cluster?
Stavo guardando alcuni video online sulle reti convoluzionali e l'oratore stava discutendo il concetto di far passare un filtro su un'immagine. Ha detto, ed è anche mostrato nell'immagine qui sotto, che "Profondità = rappresentazione semantica". Sembra bello, ma non sono sicuro di cosa sia così speciale ridurre la dimensione spaziale …
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