Quelle: Bild: Shutterstock / Pershkova
Maschinelles Lernen mit dem Python-Ökosystem (Teil 9) 16.07.2020, 08:23 Uhr

Hauptkomponenten- und Faktorenanalyse

Mathematische Verfahren der Statistik helfen unüberwachtem Lernen in den Eingabedaten Muster zu erkennen, um so inhärente Zusammenhänge zu analysieren.
Eingabedaten eines Anwendungsgebiets präsentieren sich in der Regel als vielfältig, groß oder äußerst komplex. Zum einen bezüglich des Umfangs der vorhandenen Datenbestände, zum anderen bezüglich der Anzahl vorhandener Kenn- oder Messgrößen. Auch kann die Komplexität, eine Struktur in den Eingabedaten verschleiern oder die damit verbundenen Kenngrößen gar gänzlich verdecken. Diese Sachverhalte stellen ungünstige Ausgangssituationen für den Einsatz des ML dar.
Daher sollte man für die Implementierung des ML-Algorithmus mathematische Verfahren der Statistik wie Hauptkomponenten- oder Faktorenanalyse nutzen, um die Anzahl der Variablen zu minimieren und die Abhängigkeiten zwischen ihnen zu erkennen. Beide Verfahren bilden einen mehrdimensionalen Problemraum mit vielen Variablen auf einen niedrigdimensionalen Unterraum ab.

web & mobile DEVELOPER

Sie wollen zukünftig auch von den Vorteilen eines plus-Abos profitieren? Werden Sie jetzt web&mobile Developer plus Kunde.
  • 2 Monate Gratis testen
  • Über 4.000 qualifizierte Fachartikel
  • Diverse DevBooks thematisch für Sie zusammen gestellt
  • Webcasts von 30 - 90 Min.
  • Aufzeichnungen von ausgewählten Fortbildungen und Konferenzen
  • Auf jedem Gerät verfügbar