Dimensionalitätsreduktion

Die Dimensionalitätsreduktion stellt eine Methode dar, die dabei hilft möglichst aussagekräftige Variablen zur Weiterverwendung des Datensatzes zu finden und somit die Runtime von Machine Learning-Algorithmen möglichst effizient zu gestalten. Verschiedene Methoden hierzu sind beispielsweise die Korrelationsanalyse, der Wrapper-Ansatz oder die Hauptkomponentenanalyse (PCA).


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