Ограничения PCA и t-SNE:
PCA (анализ основных компонентов) и tSNE (t-распределенное стохастическое встраивание соседей) — два популярных метода, используемых в анализе данных и машинном обучении для уменьшения размерности данных.
Несмотря на свою полезность, они имеют некоторые ограничения, которые обсуждаются. ниже:
=> Линейный характер: PCA — это линейный метод, что означает, что он может фиксировать только линейные отношения между переменными. Это может не подходить для данных, которые имеют нелинейные отношения, поскольку PCA может быть не в состоянии зафиксировать основные закономерности данных. С другой стороны, tSNE — это нелинейный метод, который может фиксировать более сложные взаимосвязи между переменными.
=> Потеря информации: PCA и tSNE — это методы, которые уменьшают размерность данных за счет проецирования данных в пространство с меньшим размером. Этот прогноз может привести к потере информации, что может затруднить интерпретацию результатов или использование данных для последующих задач.
=› Чувствительность к параметрам: И PCA, и tSNE имеют несколько параметров, которые необходимо тщательно выбирать для получения оптимальных результатов. Производительность этих методов может зависеть от выбора этих параметров, а оптимальные параметры могут варьироваться в зависимости от конкретного набора данных.
=> Интенсивность вычислений: tSNE требует больше вычислительных ресурсов, чем PCA, особенно при работе с большими наборами данных. Это может ограничить размер набора данных, который можно эффективно анализировать с помощью tSNE.
Проблемы с интерпретацией: PCA и tSNE являются неконтролируемыми методами, что означает, что они не учитывают метки классов точек данных. В результате результаты этих методов могут быть трудны для интерпретации и могут быть бесполезны непосредственно для классификации или других задач обучения под наблюдением.
=> Переобучение: И PCA, и tSNE могут страдать от переобучения, особенно если количество измерений в сокращенном пространстве слишком мало. Это может привести к потере обобщаемости результатов на новые данные.
=› В целом, хотя PCA и tSNE могут быть полезными методами для уменьшения размерности данных и визуализации многомерных данных, их следует использовать с осторожностью и учитывать их ограничения при их применении к различным наборам данных.
Подробнее о PCA & t-SNE можно узнать здесь: https://lnkd.in/gHgTDcwU
