آشنایی با موضوع

کاهش ابعاد یا فروکاهی ابعاد به فرایند کاستن و کم‌کردن از تعداد ابعاد و متغیرهای مورد نیاز برای نمایش و بررسی مسائل مطرح در ریاضیات، آمار، فیزیک، مهندسی، و بسیاری از شاخه‌های علوم محاسباتی و پیچیده نوین اطلاق می‌شود. در ادبیات تحلیل‌های چند متغیری اساساً به روش‌هایی که برای کاهش ابعاد استفاده می‌شود، روش‌های محوری یا روش‌های هندسی گفته می‌شود. کاهش ابعاد به دو دسته انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی تقسیم می‌شود. در انتخاب ویژگی که در فضای اندازه‌گیری انجام می‌شود هدف پیدا کردن ویژگی‌های مطلوب از بین کل ویژگی‌های موجود است در حالی در استخراج ویژگی هدف انتقال ویژگی‌های انتخاب شده از فضای با ابعاد بیشتر به فضای با ابعاد کمتر و تعداد متغیرهای کمتر می‌باشد. در یادگیری ماشین و آمار کاهش بعد یا کاهش ابعاد روند کاهش تعداد متغیرهای تصادفی تحت نظر از طریق به دست آوردن یک مجموعه از متغیرهای اصلی می‌باشد. کاهش ابعاد را می‌توان به انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی تقسیم کرد. انتخاب ویژگی: انتخاب ویژگی روشی است که برای پیدا کردن یک زیر مجموعه از متغیرهای اصلی (آن هارا ویژگی‌ها یا صفات نیز می‌گویند) تلاش می‌کند. برای این عمل سه استراتژی وجود دارد: استراتژی فیلتر، استراتژی بسته‌بندی و استراتژی جاسازی شده (ویژگی‌ها برای ساختن مدل بر اساس اشتباهات پیش بینی، انتخاب می‌شوند تا اضافه شوند یا حذف شوند). در برخی از موارد، تجزیه و تحلیل داده‌ها مانند رگرسیون یا طبقه‌بندی می‌تواند در فضای کاهش یافته دقیق تر از فضای اصلی انجام بشود. استخراج ویژگی: استخراج ویژگی داده‌ها را در فضای با ابعاد بزرگ به یک فضای ابعاد کمتر تبدیل می‌کند. تحول داده‌ها می‌تواند خطی باشد، همان‌طور که در تجزیه و تحلیل مولفه اصلی (PCA)، اما بسیاری از تکنیک‌های کاهش اندازه غیر خطی نیز وجود دارد. برای داده‌های چند بعدی، نمایندگی تانسور را می‌توان در کاهش ابعاد از طریق یادگیری زیر فضای چند لاین استفاده کرد. نفرین ابعاد زیاد: نفرین ابعاد یکی از خصوصیات مسائل طبقه‌بندی یا رگرسیون و به این معنی است که فضای ویژگی با ابعاد زیادتر باعث ایجاد تعداد زیادتری از پارامترها می‌شود که بایستی تخمین زده شود. در نتیجه با افزایش تعداد پارامترها احتمال Over fitting در مدل نیاز تقویت می‌شود. یعنی بهترین تعمیم کارایی زمانی حاصل می‌شود که زیر مجموعه‌ای از ویژگیهای موجود بکار روند. برای مجموعه داده‌های با ابعاد بزرگ (یا به عنوان مثال با تعداد ابعاد بیش از ۱۰) کاهش ابعاد معمولاً قبل از اعمال الگوریتم نزدیکترین همسایگان (k-NN) به منظور جلوگیری از نفرین بعدی انجام می‌شود. مزایای استفاده از کاهش ابعاد: 1- فضا، زمان و ذخیره‌سازی مورد نیاز را کاهش می‌دهد. 2- از بین بردن چند ستون، عملکرد مدل یادگیری ماشین را بهبود می‌بخشد. 3- هنگامی که به ابعاد بسیار کم مانند 2D یا 3D تبدیل می‌شود، داده‌ها به راحتی قابل مشاهده است.

در این صفحه تعداد 727 مقاله تخصصی درباره کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد که در نشریه های معتبر علمی و پایگاه ساینس دایرکت (Science Direct) منتشر شده، نمایش داده شده است. برخی از این مقالات، پیش تر به زبان فارسی ترجمه شده اند که با مراجعه به هر یک از آنها، می توانید متن کامل مقاله انگلیسی همراه با ترجمه فارسی آن را دریافت فرمایید.
در صورتی که مقاله مورد نظر شما هنوز به فارسی ترجمه نشده باشد، مترجمان با تجربه ما آمادگی دارند آن را در اسرع وقت برای شما ترجمه نمایند.
مقالات ISI کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد (ترجمه نشده)
مقالات زیر هنوز به فارسی ترجمه نشده اند.
در صورتی که به ترجمه آماده هر یک از مقالات زیر نیاز داشته باشید، می توانید سفارش دهید تا مترجمان با تجربه این مجموعه در اسرع وقت آن را برای شما ترجمه نمایند.
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Neighborhood preserving embedding; Statistical process monitoring; Dimensionality reduction; Fault detection;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; General non-negative matrix factorization; Incremental general non-negative matrix factorization; Semi-Tensor Product (STP); Dimensionality reduction;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Dimensionality reduction; Discriminant locality preserving projections; Matrix exponential; Linear discriminant analysis;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Collaborative representation; Dimensionality reduction; Multiple kernel learning; Trace ratio optimization; Locality constraint;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Dimensionality reduction; Interpretability; Solar radiation forecast; Weather research and forecasting model; Support vector regression; Restricted Boltzmann machine;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Multiextremal functions; Global optimization; Numerical methods; Dimensionality reduction; Convergence; Comparison of efficiency; 65K05; 90C26;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Wrong way driving crashes; Multiple correspondence analysis; Dimensionality reduction; Contributing factors;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Dimensionality reduction; Distributed estimation techniques; Low-rank algorithms; Wireless sensor networks; Smart grids;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Incremental learning; Incremental feature extraction; Dimensionality reduction; Linear subspace methods; Covariance-based; Covariance-free;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Rolling bearing; Fault diagnosis; Dimensionality reduction; GLMFA (Global-Local Margin Fisher Analysis); EW-KNN (Euclidean Weighted K-nearest neighbor) classifier; Global and local information;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Quasi-curvature LLE; Quasi-curvature Local Linear Projection; Dimensionality reduction; Extreme Learning Machine;
Elsevier - ScienceDirect - الزویر - ساینس دایرکت
Keywords: کاهش ابعاد، فروکاهی ابعاد; Dimensionality reduction; Global sensitivity analysis; Extreme learning machine; Socially responsible consumer; Lecompte scale;