Boyut İndirgeme

Veriyi temsil eden değişken sayısını bilgi kaybını mümkün olduğunca sınırlayarak azaltma yaklaşımı.

Boyut indirgeme, yüksek boyutlu verilerin daha yönetilebilir, daha hızlı işlenebilir ve çoğu zaman daha anlamlı hale getirilmesini amaçlar. Veride çok sayıda değişken olduğunda hem hesaplama maliyeti artar hem de model gereksiz gürültüden etkilenebilir. Boyut indirgeme teknikleri, bilginin özünü koruyarak daha kompakt temsil alanları oluşturur. Bu hem görselleştirme hem de modelleme açısından büyük avantaj sağlar. Özellikle yüksek boyutlu embedding alanlarında ve klasik veri bilimi problemlerinde boyut indirgeme güçlü bir araçtır.