Dimensionalitätsreduktion von hochdimensionalen Datensätzen

Unter Dimensionalitätsreduktion versteht man die Umwandlung von hochdimensionalen Daten in eine aussagekräftige Darstellung mit reduzierter Dimensionalität, die der eigentlichen Dimensionalität der Daten entspricht. Die Anzahl der Variablen oder Attribute eines Datensatzes wirkt sich in hohem Maße auf die Clusterbildung dieser speziellen Daten aus. Diese Attribute wirken sich direkt auf die Unähnlichkeits- oder Abstandsmaße und damit auf die Genauigkeit der Daten aus. Daher können Techniken zur Dimensionalitätsreduzierung das Clustering definitiv verbessern. Clustering ist eine Unterteilung von Daten in Gruppen ähnlicher Objekte. Durch die Darstellung der Daten in weniger Clustern gehen zwangsläufig bestimmte feine Details verloren , aber es wird eine Vereinfachung erreicht. Es modelliert Daten durch ihre Cluster.

Dr. Juliet Rozario ist eine Expertin mit mehr als 14 Jahren akademischer Erfahrung, die kontinuierlich dazu beigetragen hat, Forschung, Ausbildung und praktische Anwendungen auf ihrem Gebiet voranzutreiben. Zu ihren Fachgebieten gehören von der Natur inspirierte Algorithmen, künstliche Intelligenz und Optimierungstechniken, die sich bei der Lösung komplexer Probleme als hilfreich erwiesen haben.