次元削減

データの次元性は、データセット内の特徴や属性の数を指します。

特徴次元は、分析やモデリングに使用されるデータセットの入力変数または特徴の数を指します。

特徴投影は、AIモデルにおいてデータの次元を削減し、関連性のある特徴に焦点を当てるための手法です。

グラフラプラシアン固有写像は、グラフ理論を用いた次元削減の手法です。

カーネルPCAは、カーネル法を用いた非線形次元削減の手法です。

局所線形埋め込み（LLE）は、データの局所構造を保持しながら次元削減を行う手法です。

低次元空間は、分析や可視化を容易にするために、より少ない次元でデータを簡略化して表現したものを指します。

マニフォールド仮説は、高次元データがより高次元の空間内の低次元の表面としてモデル化できることを示唆しています。

多様体学習は、データの構造を維持しながら次元を削減する機械学習の一種です。

多次元スケーリング（MDS）は、データポイントの類似性や非類似性を可視化するための統計手法です。

UMAPは、高次元データを低次元に可視化するための機械学習手法です。