Вопрос или проблема
У меня есть данные размерности (25000, 100, 500), т.е. 25000 строк, каждая из которых состоит из двумерной матрицы 100 X 500. В данный момент я применяю только CNN для целей классификации. Есть ли другой способ, с помощью которого я могу смоделировать эти данные? Я упростил двумерные матрицы до одномерных массивов с формой (50000, ) и применил PCA к набору данных (25000, 50000), я получаю около 85% объясненной дисперсии для 400 компонент. Являются ли PCA и LDA все еще хорошими для таких высокоразмерных наборов данных? (Другие аналогичные вопросы на стек не затрагивают эту проблему)
Есть ли другой способ, с помощью которого я могу извлечь одномерные признаки, чтобы я мог применить модели, такие как SVM, XGBoost? (например, CNN для извлечения упрощенных одномерных признаков – это один из способов)
Применение PCA – это вопрос того, насколько полезна дисперсия. Обеспечивает ли 85% учтенной дисперсии все еще достаточный сигнал для классификации?
Существует множество способов создания вектора (т.е. “извлечение одномерных признаков”) из данных:
- Соединить двумерную матрицу.
- Моделирование с помощью сверточной нейронной сети (CNN) и выхода плотного слоя
Конкретные выборы будут зависеть от фактических данных (например, изображения, текст или временные ряды).
Ответ или решение
Работа с наборами данных высокой размерности
Вопрос, касающийся работы с наборами данных высокой размерности, особенно актуален в современных машинных обучениях и анализа данных. Ваш набор данных имеет размерность (25000, 100, 500), что означает, что у вас есть 25000 образцов, каждый из которых представлен двухмерной матрицей размером 100 на 500. Это создает определенные вызовы и возможности для применения различных методов обработки данных. В этой статье мы рассмотрим методы обработки высокоразмерных данных, такие как PCA, LDA и альтернативные подходы, включая использование сверточных нейронных сетей (CNN).
Применение PCA и LDA
Вы упомянули, что применили метод главных компонент (PCA) для ваших данных, получив объясненную дисперсию на уровне 85% при использовании 400 компонентов. Это хороший результат, несмотря на высокую размерность ваших данных. Однако стоит учитывать следующие моменты:
-
Практическое применение PCA: PCA помогает сократить размерность данных, убирая избыточные и менее значимые компоненты. 85% объясненной дисперсии может быть достаточным, но важно протестировать, насколько это влияет на качество классификации. Также стоит обратить внимание на то, как различные модели реагируют на эти сокращенные характеристики.
-
Использование LDA: Линейный дискриминантный анализ (LDA) может быть полезен, если у вас есть метки классов. LDA пытается найти линейные комбинации признаков, которые лучше всего разделяют классы. Однако его эффективность может снизиться при высокой размерности, если количество классов значительно меньше размерности пространства.
Альтернативные методы извлечения признаков
Для извлечения одномерных признаков из ваших 2D-матриц, можно рассмотреть следующие подходы:
-
Сверточные нейронные сети (CNN): Это мощный метод, который уже применяется в вашей работе. Сеть может автоматически изучать и извлекать наиболее значимые пространственные особенности из 2D-данных. Вы можете использовать выходные слои CNN, чтобы получить одномерные векторные представления, которые затем могут быть использованы в моделях, таких как SVM или XGBoost.
-
Комбинация методов: Кроме CNN, можно использовать такие техники, как методы извлечения признаков на основе бегущих статистик (например, средние, стандартные отклонения) по 2D-матрицам. Это также может помочь в создании векторного представления для каждого образца.
-
Сингулярное разложение: Метод сингулярного разложения (SVD) может помочь в уменьшении размерности и извлечении наиболее важных признаков, сохраняя при этом значимую информацию.
-
Анализ временных рядов: Если ваши двумодальные матрицы представляют последовательные данные (например, изображения или сигналы во времени), рассмотрите методы обработки временных рядов, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN) или трансформеры.
Заключение
Ваша работа с высокоразмерными данными имеет множество направлений для изучения и оптимизации. Методы, такие как PCA и LDA, сохраняют свою актуальность, но они могут и не подойти для всех сценариев. Применение CNN для извлечения признаков становится всё более распространённым и может оказаться очень эффективным. Важно экспериментировать с различными методами, анализируя, какие подходы наилучшим образом подходят для ваших данных и типов классов. Также не забывайте о важности кросс-валидации и тестирования на отложенных данных для оценки качества моделей.
Понимание и применение этих методов в сочетании с вашим глубоким пониманием данных поможет вам достигнуть наилучших результатов в вашей задаче классификации.