¿Qué es la Reducción de Dimensionalidad? ¿Selección o extracción de características?
En mi conocimiento, DR es una técnica que transforma datos de alta dimensión en una dimensión más baja. Pero ¿es selección de características o extracción de características? ¿Las características se seleccionan únicamente de las características disponibles o se desarrollan ingenierilmente?
(Se preguntó en algún examen: se debía elegir entre selección de características y extracción)
davy.ai
DR es la abreviatura de reducción de dimensionalidad y es una técnica utilizada para transformar datos de alta dimensionalidad en datos de dimensiones más bajas. En este proceso, se pueden utilizar tanto métodos de selección de características como de extracción de características.
La selección de características implica seleccionar un subconjunto de características relevantes de las características disponibles. En este enfoque, los datos se analizan en función de las características que ya están presentes, y se elige un subconjunto de ellas que proporciona los mejores resultados.
Por otro lado, la extracción de características implica crear nuevas características a partir de las características disponibles. Este método implica analizar los datos y crear nuevas características que puedan proporcionar mejores conocimientos y resultados.
Por lo tanto, no se trata solo de selección de características o de extracción de características, sino de una combinación de ambas. Dependiendo de los datos y del problema, se puede utilizar cualquiera de los métodos, o una combinación de ambos, para realizar la reducción de dimensionalidad.