Réponse rapide
La réduction de dimension transforme des données décrites par de nombreuses variables en une représentation plus courte qui conserve les structures utiles, au prix d’une perte d’information à mesurer.
Réduire supprime de l’information
Une représentation compacte peut effacer variable rare, unité ou contrainte. Mesurez reconstruction, stabilité et effet sur les décisions.
Comprendre l’objectif
Réduisez bruit, redondance, coût ou visualisation sans oublier quelles variables, unités et relations sont abandonnées.
Choisir la méthode
ACP, projection non linéaire, autoencodeur ou sélection de variables répondent à des buts différents de compression et d’interprétation.
Relier à la tâche
Mesurez reconstruction, voisinage, stabilité, généralisation et effet sur perception, planification ou commande avant utilisation.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST