Dimensionale Reduzierung (engl. “dimensionality reduction”) ist ein Verfahren in der Datenanalyse, bei dem die Anzahl der Variablen in einem Datensatz verringert wird. Dies geschieht durch das Identifizieren und Entfernen von weniger relevanten oder redundanten Variablen, um die Komplexität des Modells zu reduzieren, ohne dabei signifikant an nützlicher Information zu verlieren. Die dimensionale Reduzierung ist aus mehreren Gründen wichtig:
- Vereinfachung von Datenmodellen: Große Datensätze mit vielen Variablen (Features) können schwer zu analysieren und zu interpretieren sein. Die Reduzierung der Dimensionalität hilft dabei, die Daten übersichtlicher und handhabbarer zu machen.
- Vermeidung des Fluchs der Dimensionalität: Bei einer hohen Anzahl von Dimensionen kann die Leistung von Datenmodellen abnehmen, da die Dichte der Daten abnimmt und mehr Daten benötigt werden, um aussagekräftige Muster zu erkennen. Dieses Phänomen ist als “Fluch der Dimensionalität” bekannt.
- Verbesserung der Leistung von Algorithmen: Viele maschinelle Lernverfahren arbeiten effizienter, wenn die Anzahl der Eingabefeatures reduziert wird. Dies kann zu einer schnelleren Trainingszeit und einer verbesserten Modellgenauigkeit führen.
- Reduzierung von Speicher- und Rechenanforderungen: Weniger Datenpunkte bedeuten weniger Speicherplatzbedarf und eine geringere Rechenlast, was besonders bei großen Datensätzen wichtig ist.
- Visualisierung und Interpretation: Die Reduzierung auf zwei oder drei Dimensionen ermöglicht es, die Daten visuell darzustellen und zu analysieren, was bei Datensätzen mit vielen Dimensionen sonst nicht möglich wäre.
Zwei gängige Techniken der dimensionalen Reduzierung sind die Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE). Diese Methoden finden breite Anwendung in verschiedenen Bereichen der Datenanalyse und des maschinellen Lernens.