Réduction de la dimensionnalité

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La réduction de la dimensionnalité (ou réduction de (la) dimension) est un processus étudié en mathématiques en en informatique, qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension. Pour que l'opération soit utile il faut que les données en sortie représentent bien les données d'entrée.

Définition et buts[modifier | modifier le code]

La réduction de dimensionnalité consiste à prendre des données dans un espaces de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension[1],[2].

La raison pour laquelle une telle opération est utile est que les données de plus petites dimension peuvent être traitées plus rapidement[1]. Cette opération est cruciale en apprentissage automatique par exemple, pour lutter contre le fléau de la dimension.

Approches[modifier | modifier le code]

Il existe plusieurs approches pour faire cette opération, et plusieurs objectifs possible à atteindre. Les méthodes classiques sont la sélection de caractéristique qui consiste à sélectionner un ensemble de variables qui vont être conservées, et l'extraction de caractéristique qui consiste à créer de nouvelles variables plus pertinentes[1].

Notes et références[modifier | modifier le code]

  1. a, b et c Christian Gagné, « Réduction de la dimensionnalité », sur Université de Laval
  2. Hassan Chouaib, Sélection de caractéristiques : méthodes et applications (thèse de doctorat), (lire en ligne).

Articles connexes[modifier | modifier le code]