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次元削減

次元削減

次元削減とは、多次元のデータをなるべく情報を失わないように低次元のデータに落とし込むことです。

データの量を節約できるので計算を高速化でき、またデータが解釈しやすくなるというメリットがあります。

クイズ

次元削減を用いることで、データセットの次元数を減らすことが出来る。これは,複数の観測変数をそれぞれに適切な重み付けをした上で融合し、ひとつの潜在変数にまとめるという手法である。この手法を用いる際に気を付けるべき事項として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
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    例えば,観測したデータとして「身長」と「食事量」があるとき,潜在変数として「体重」を導入し,変数をまとめることができるかもしれません.データの数を減らすため計算が高速化しますが,学習に用いることのできる情報量が減るので場合によっては精度は下がることもあります.

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