Dimensionality reduction（次元削減）
Dimensionality reduction（次元削減）は、高次元のデータを低次元の表現に変換する技術です。主な特徴と手法は以下の通りです： 目的: データの本質的な情報を保持しながら、次元数を削減する 計算効率の向上、可視化、ノイズ除去などに役立つ 主なアプローチ: 線形手法: PCA（主成分分析）、LDA（線形判別分析）など 非線形手法: t-SNE、UMAP、オートエンコーダーなど 特徴選択 vs 特徴抽出: 特徴選択: 元の特徴の部分集合を選ぶ 特徴抽出: 元の特徴を変換して新しい特徴を生成する 代表的な手法: PCA: データの分散が最大となる方向を見つける t-SNE: 高次元の類似度を低次元で保持しようとする オートエンコーダー: ニューラルネットワークを使用した非線形次元削減 応用分野: 機械学習: モデルの学習を効率化 データ可視化: 高次元データの2D/3D表現 信号処理: ノイズ除去、特徴抽出 課題: 情報損失: 重要な情報を失う可能性がある 解釈性: 新しい特徴の意味を解釈するのが難しい場合がある 次元削減は、高次元データを扱う多くの分野で重要な前処理ステップとなっています