የውሂብ ቅነሳ እና ትንበያ

የውሂብ ቅነሳ እና ትንበያ በመረጃ ማዕድን ፣ በመተንተን ፣ በሂሳብ እና በስታቲስቲክስ መስክ ጥቅም ላይ የዋሉ መሰረታዊ ቴክኒኮች ናቸው። እነዚህ ፅንሰ-ሀሳቦች ውስብስብ መረጃዎችን ይበልጥ በተቀናጀ መልኩ በማቅለል እና በመወከል ወሳኝ ሚና ይጫወታሉ፣ በዚህም ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ከትልቅ የውሂብ ስብስቦች ለማውጣት ይረዳሉ።

በዚህ ጽሑፍ ውስጥ በመረጃ ቅነሳ እና ትንበያ መካከል ያለውን ግንኙነት ፣ በመረጃ ማዕድን እና ትንተና አውድ ውስጥ ያላቸውን ጠቀሜታ እና ከሂሳብ እና ስታቲስቲክስ መርሆዎች ጋር ያላቸውን ግንኙነት እንቃኛለን። በተጨማሪም፣ ስለነዚህ ወሳኝ ሂደቶች አጠቃላይ ግንዛቤን በመስጠት የመረጃ ቅነሳን እና ትንበያን ለማከናወን ብዙ ጊዜ ጥቅም ላይ የሚውሉ ቴክኒኮችን እና ዘዴዎችን እንመረምራለን።

የውሂብ ቅነሳ

የውሂብ መቀነስ አስፈላጊ መረጃዎችን በመያዝ እና ጠቃሚ ግንዛቤዎችን መጥፋትን በመቀነስ ትላልቅ እና ውስብስብ የውሂብ ስብስቦችን ወደ ይበልጥ የታመቀ እና ሊመራ የሚችል ቅርጽ መቀየርን ያካትታል። ይህ ሂደት በቀጣይ የትንታኔ ሂደቶች ቅልጥፍናን እና ውጤታማነትን በእጅጉ ሊያሻሽል ስለሚችል በመረጃ ፍለጋ እና ትንተና ውስጥ አስፈላጊ ነው።

የውሂብ ቅነሳ ዋና ዓላማዎች አንዱ በውስጡ ያለውን መረጃ ጥራት በከፍተኛ ደረጃ ሳይቀንስ የውሂብ መጠን መቀነስ ነው። ይህን በማድረግ፣ ተንታኞች እና ተመራማሪዎች ከኮምፒውቲካል ሃብቶች፣ ማከማቻ እና ሂደት ጊዜ ጋር የተያያዙ ጉዳዮችን ማቃለል ይችላሉ፣ በመጨረሻም የበለጠ የተሳለጠ እና ተፅዕኖ ያለው የውሂብ ትንታኔን ያመጣል።

ሒሳብ እና ስታቲስቲክስ ለተለያዩ የውሂብ ቅነሳ ቴክኒኮች መሰረታዊ መርሆችን እና ማዕቀፎችን ይሰጣሉ፣ ለምሳሌ የመጠን መቀነስ፣ የባህሪ ምርጫ እና የውሂብ ቅድመ ዝግጅት። እነዚህ ቴክኒኮች ተደጋጋሚ የሆኑ ወይም ተዛማጅነት የሌላቸውን ባህሪያትን ለመለየት እና ለማስወገድ እንዲሁም ወሳኝ መረጃዎችን ሳያጡ መረጃውን ወደተቀናጀ ቅርጸት ለመጨመቅ የሂሳብ እና ስታቲስቲካዊ ሞዴሎችን ይጠቀማሉ።

የመጠን ቅነሳ

የመጠን ቅነሳ በተቻለ መጠን ጠቃሚ መረጃዎችን በማቆየት በተወሰነ የውሂብ ስብስብ ውስጥ ያሉትን ተለዋዋጮች ወይም ልኬቶች ብዛት ለመቀነስ ያለመ ታዋቂ የውሂብ ቅነሳ ቴክኒክ ነው። ውሂቡን በዝቅተኛ ቦታ ላይ በመወከል ልኬትን የመቀነስ ቴክኒኮች ቀላል እይታን እና ውስብስብ የውሂብ ስብስቦችን መተርጎምን ያመቻቻሉ፣ በዚህም ትርጉም ያላቸው ንድፎችን እና ግንኙነቶችን ለማግኘት ይረዳሉ።

ዋናው አካል ትንተና (ፒሲኤ) በስፋት ጥቅም ላይ የዋለ የመጠን ቅነሳ ቴክኒክ ሲሆን ቀጥተኛ አልጀብራ እና እስታቲስቲካዊ ፅንሰ-ሀሳቦችን በመቅጠር ኦርጂናል ተለዋዋጮችን ወደ አዲስ ያልተገናኙ ተለዋዋጮች ስብስብ ለመቀየር ዋና ክፍሎች በመባል ይታወቃሉ። በ PCA በኩል፣ ተደጋጋሚ ወይም ያነሰ ተፅዕኖ ፈጣሪ ተለዋዋጮች ተለይተዋል እና ይወገዳሉ፣ ይህም የመረጃው የበለጠ አጭር መግለጫን ያስከትላል።

የባህሪ ምርጫ

የባህሪ ምርጫ በውሂብ ስብስብ ውስጥ በጣም ጠቃሚ እና መረጃ ሰጭ ባህሪያትን ወይም ባህሪያትን መለየትን ያካትታል፣ ስለዚህም ለትንታኔው በትንሹ አስተዋፅዖ የሚያደርጉትን ተደጋጋሚ ወይም ተዛማጅነት የሌላቸው ተለዋዋጮችን ያስወግዳል። ይህ ሂደት ለሞዴሊንግ እና ለመተንበይ በጣም አድሎአዊ ባህሪያትን በማውጣት ላይ ያተኮረ በመሆኑ የውሂብ ማውጣት እና የመተንተን ተግባራትን ውጤታማነት እና ትክክለኛነት ለማሳደግ ወሳኝ ነው።

እንደ መረጃ ማግኘት፣ ቺ-ስኩዌር ፈተና እና የቁርጭምጭሚት ቅንጅቶች ያሉ ስታቲስቲካዊ እርምጃዎች የነጠላ ባህሪያትን አስፈላጊነት እና በዒላማው ተለዋዋጭ ላይ ያላቸውን ተፅእኖ ለመገምገም ብዙ ጊዜ በባህሪ ምርጫ ውስጥ ይሰራሉ። ስታቲስቲካዊ ቴክኒኮችን በመጠቀም፣ ተንታኞች ለትንታኔው ከፍተኛ አስተዋጽዖ የሌላቸውን እየጣሉ በጣም ተደማጭነት ያላቸውን ባህሪያት ለይተው ማቆየት ይችላሉ።

የውሂብ ትንበያ

የውሂብ ትንበያ ባለብዙ-ልኬት ውሂብን ወደ ዝቅተኛ-ልኬት ቦታ መለወጥን ያካትታል፣በተለይም ለዕይታ፣ ስርዓተ-ጥለት ማወቂያ ወይም ምደባ ዓላማ። ይህ ሂደት ከውሂብ ቅነሳ ጋር በቅርበት የተገናኘ ነው፣ ዓላማውም ውስብስብ የውሂብ ስብስቦችን ይበልጥ ሊተረጎም እና ሊተገበር በሚችል መልኩ ለማቅለል እና ለመወከል ነው።

በመረጃ ማውጣቱ እና በመተንተን አውድ ውስጥ የውሂብ ትንበያ ቴክኒኮች ከፍተኛ መጠን ያላቸውን መረጃዎችን ለማየት ፣ ስብስቦችን እና ቅጦችን በመለየት እና የተገመቱ ሞዴሎችን ለማዘጋጀት የሚረዱ ናቸው። አስፈላጊ ባህሪያትን እና ግንኙነቶችን በሚይዙ ዝቅተኛ-ልኬት ቦታዎች ላይ መረጃን በማቀድ ተንታኞች በተቀነሰ የውሂብ ውክልና ላይ በመመስረት ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ማግኘት እና በመረጃ ላይ የተመሰረተ ውሳኔ ማድረግ ይችላሉ።

የሒሳብ መስክ፣ በተለይም መስመራዊ አልጀብራ እና ጂኦሜትሪ፣ ለተለያዩ የመረጃ ትንበያ ቴክኒኮች የንድፈ ሃሳባዊ መሠረቶችን ይሰጣል፣ እንደ መልቲ-ልኬት ስኬሊንግ፣ t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)፣ እና Linear Discriminant Analysis (LDA)። እነዚህ ቴክኒኮች በዋናው መረጃ ውስጥ ያለውን ውስጣዊ መዋቅር እና ግንኙነቶችን በመጠበቅ ከፍተኛ-ልኬት መረጃን ወደ ዝቅተኛ-ልኬት ቦታዎች ለማቀድ የሂሳብ መርሆዎችን ይጠቀማሉ።

ሁለገብ ልኬት (ኤምዲኤስ)

ባለብዙ ልኬት ልኬት ዝቅተኛ ልኬት ባለው ቦታ ውስጥ ባሉ የውሂብ ነጥቦች መካከል ያለውን ተመሳሳይነት ወይም አለመመጣጠን ግንኙነቶችን በእይታ ላይ የሚያተኩር የመረጃ ትንበያ ዘዴ ነው። የጥንድ አቅጣጫ ርቀቶችን ወይም ልዩነቶችን በመወከል ኤምዲኤስ የተወሳሰቡ የውሂብ ስብስቦችን ምስላዊ እና ትርጓሜ እንዲሰጥ ያስችለዋል፣ ይህም ስር ያሉ ንድፎችን እና አወቃቀሮችን ለመለየት ያስችላል።

በሂሳብ ደረጃ፣ ኤምዲኤስ ከመስመር አልጀብራ ጽንሰ-ሀሳቦችን ይጠቀማል እና በዝቅተኛ-ልኬት ቦታ ላይ ያለውን ጥሩውን የውሂብ ነጥቦች ውቅር ለማግኘት እና የመጀመሪያዎቹን ልዩነቶች በተሻለ ሁኔታ የሚጠብቅ። ይህ ተንታኞች እና ተመራማሪዎች በመረጃው ውስጥ ስላላቸው ውስጣዊ ግንኙነቶች እና ስብስቦች ግንዛቤን እንዲያገኙ ያስችላቸዋል፣ ይህም በቀጣይ ትንተና እና ውሳኔ አሰጣጥ ላይ እገዛ ያደርጋል።

t-የተከፋፈለ ስቶካስቲክ ጎረቤት መክተት (t-SNE)

t-SNE የአካባቢ እና ዓለም አቀፋዊ መዋቅርን በመያዝ ከፍተኛ መጠን ያላቸውን መረጃዎችን በማሳየት የላቀ የዳታ ትንበያ ቴክኒክ ነው ፣ እንዲሁም በዝቅተኛ-ልኬት ቦታ ውስጥ ባሉ የመረጃ ነጥቦች መካከል ያለውን አንጻራዊ ርቀትን ጠብቆ። በአሰሳ መረጃ ትንተና እና ምስላዊነት በስፋት ጥቅም ላይ የዋለ፣ t-SNE በተለይ በውስብስብ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ ስብስቦችን፣ ቅጦችን እና ያልተለመዱ ነገሮችን በማሳየት ረገድ ውጤታማ ነው።

የ t-SNE የሂሳብ መሠረቶች ከፕሮባቢሊቲ ቲዎሪ የመነጩ ናቸው፣ በተለይም የቲ-ስርጭት እና የጋውሲያን ስርጭቶች፣ እንዲሁም የማመቻቸት ቴክኒኮች በመጀመሪያዎቹ ከፍተኛ-ልኬት መመሳሰሎች እና በታቀደው ዝቅተኛ-ልኬት መመሳሰሎች መካከል ያለውን አለመጣጣም ለመቀነስ። እነዚህን የሂሳብ ፅንሰ-ሀሳቦች በመጠቀም፣ t-SNE በመረጃ ማዕድን ማውጣት እና ትንተና ውስጥ ለመረጃ ፍለጋ እና ምስላዊነት ኃይለኛ መሳሪያ ይሰጣል።

መስመራዊ አድሎአዊ ትንተና (ኤልዲኤ)

መስመራዊ አድሎአዊ ትንታኔ የመደብ መለያየትን ከፍ በማድረግ የዋናውን መረጃ ትክክለኛ የመስመር ለውጥ ወደ ዝቅተኛ ልኬት ቦታ ለማግኘት ያለመ ክትትል የሚደረግበት የመረጃ ትንበያ ዘዴ ነው። በምደባ ተግባራት እና በስርዓተ-ጥለት ማወቂያ ውስጥ በሰፊው ተቀጥሮ፣ LDA በመረጃው ውስጥ ባሉ የተለያዩ ክፍሎች ወይም ምድቦች መካከል በተሻለ ሁኔታ የሚያድልበትን ትንበያ ለመለየት ይፈልጋል።

በሂሳብ ደረጃ፣ኤልዲኤ የመደብ አድልኦን ከፍ የሚያደርግ እና የክፍል ውስጥ ልዩነትን የሚቀንስ ጥሩ ትንበያ ለማግኘት ከመስመር አልጀብራ እንደ ኢጂንቫልዩ መበስበስ ያሉ ፅንሰ ሀሳቦችን ይጠቀማል። ይህን በማድረግ፣ ኤልዲኤ በተቀነሰ ልኬት ቦታ ውስጥ ልዩ ልዩ ክፍሎችን ለማየት እና ለመለየት ያስችላል፣ ይህም ለምድብ እና ለውሳኔ አሰጣጥ ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ይሰጣል።

ማጠቃለያ

የውሂብ ቅነሳ እና ትንበያ በመረጃ ማዕድን፣ በመተንተን፣ በሒሳብ እና በስታቲስቲክስ መስኮች ውስጥ አስፈላጊ ቴክኒኮች ናቸው። እነዚህ ሂደቶች የተወሳሰቡ የውሂብ ስብስቦችን ወደ ይበልጥ ማቀናበር እና ሊተረጎሙ የሚችሉ ቅርጾችን ለመለወጥ እና ለማቃለል, ጠቃሚ ግንዛቤዎችን ለማውጣት እና ውጤታማ የትንታኔ ሞዴሎችን ለማዳበር ያስችላሉ. የሂሳብ እና የስታቲስቲክስ መርሆዎችን እንዲሁም የተለያዩ ቴክኒኮችን በመጠቀም ተንታኞች እና ተመራማሪዎች የውሂብ ቅነሳ እና ትንበያ ሀይልን በመጠቀም በትላልቅ እና ውስብስብ የውሂብ ስብስቦች ውስጥ የተደበቀውን እምቅ ችሎታ ሊከፍቱ ይችላሉ።