Dimensionality Reduction (DR) drar till sig mer uppmärksamhet nu för tiden som ett resultat av det ökande behovet av att hantera enorma mängder data effektivt. DR-metoder gör det möjligt att minska antalet initiala funktioner avsevärt tills en uppsättning av dem hittas som gör det möjligt att bevara de ursprungliga egenskaperna hos uppgifterna. Användningen av dem medför dock en inneboende kvalitetsförlust som sannolikt kommer att påverka förståelsen av uppgifterna när det gäller dataanalys. Denna kvalitetsförlust kan vara avgörande när man väljer en DR-metod, på grund av varje metods karaktär. I detta dokument föreslår vi en metod som gör det möjligt att analysera och jämföra olika DR-metoder när det gäller kvalitetsförlusten som de producerar. Denna metod använder sig av konceptet att bevara geometrin (kriterier för kvalitetsbedömning) för att bedöma kvalitetsförlusten. Experiment har utförts med hjälp av de mest kända DR-algoritmerna och kvalitetsbedömningskriterierna, baserade på litteraturen. Dessa experiment har tillämpats på 12 verkliga datauppsättningar. De resultat som hittills uppnåtts visar att det är möjligt att fastställa en metod för att välja den lämpligaste DR-metoden, uttryckt som minsta kvalitetsförlust. Experiment har också visat på några intressanta samband mellan kriterierna för kvalitetsbedömning. Slutligen gör metoden det möjligt att på lämpligt sätt välja dimensionalitet för att minska data, samtidigt som den ger upphov till en lägsta kvalitetsförlust.
En metod för att jämföra DR-teknik i termer av kvalitetsförlust i syfte att bevara geometrin för datamängder har också föreslagits REF.
A methodology to compare Dimensionality Reduction algorithms in terms of loss of quality
{'venue': 'Inf. Sci.', 'journal': 'Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}