Recent advances on dimensionality reduction for high-dimensional data analysis with applications
Πρόσφατες εξελίξεις για μείωση διάστασης στην πολυδιάστατη ανάλυση δεδομένων με εφαρμογές
Abstract
Μεγάλης κλίμακος ακατέργαστα δεδομένα μπορεί να αποτύχουν στην ορθή επιλογή και εκτίμηση ενός μοντέλου, γεγονός που συχνά αποδίδεται στην ύπαρξη πολυσυγγραμμικότητας μεταξύ των μεταβλητών, και γι' αυτό συστήνεται η προεπεξεργασία των δεδομένων ώστε να επιτευχθεί καλύτερη μοντελοποίηση και οπτικοποίηση. Για την αντιμετώπιση της τροχοπέδης που δημιουργούν τα ακατέργαστα δεδομένα, μεταξύ άλλων δυσκολιών, αναπτύχθηκαν οι Τεχνικές Μείωσης Διάστασης σε μια προσπάθεια να μετριαστεί το μέγεθος των υπερ...Large amounts of raw data often can fail to perform properly for model estima- tion, attributed to the existence of multicollinearity between variables, and that is why they must be pre-processed for better modeling and visualization. To address raw data barriers, among other difficulties, Dimension Reduction Techniques were developed in an effort to mitigate the magnitude of over-parametrized solutions that arise in high-dimensional spaces. The aim of this dissertation, which utilizes multivar...