6.5. تخفيض الأبعاد غير الخاضع للإشراف#

إذا كان عدد ميزاتك مرتفعًا، فقد يكون من المفيد تقليله بخطوة غير خاضعة للإشراف قبل الخطوات الخاضعة للإشراف. تُطبق العديد من أساليب التعليم الغير خاضع للإشراف طريقة transform التي يمكن استخدامها لتقليل الأبعاد. نناقش أدناه مثالين مُحدّدين لهذا النمط يُستخدمان بكثرة.

6.5.1. PCA: تحليل المكونات الرئيسية#

يبحث decomposition.PCA عن توليفة من الميزات التي تلتقط تباين الميزات الأصلية بشكل جيد. انظر تحليل الإشارات إلى مكونات (مشاكل تحليل المصفوفات).

أمثلة

6.5.2. الإسقاطات العشوائية#

تُوفر الوحدة: random_projection العديد من الأدوات لاختزال البيانات بواسطة الإسقاطات العشوائية. انظر القسم ذي الصلة من الوثائق: الإسقاط العشوائي.

أمثلة

6.5.3. تجميع الميزات#

يطبق cluster.FeatureAgglomeration التجميع الهرمي لتجميع الميزات التي تتصرف بشكل مُماثل.

أمثلة