Вопрос или проблема
У меня есть набор данных с более чем 25000 признаков. Я выполнил удаление шума с использованием гистограммного подхода, и этот набор данных сократился до более чем 5000 признаков. Есть два класса: здоровые и инфицированные. Я хочу извлечь важные признаки, где разделение между этими двумя классами является максимальным. После удаления шума большинство признаков имеют NaN. PCA не работает с набором данных, содержащим пропущенные значения. Буду признателен за любые предложения.
Большое спасибо за ваше внимание и участие.
Для значений NaN – возможно, вы могли бы смягчить это, интерполируя признаки, и использовать PCA после удаления оставшихся NaN. В любом случае я бы предложил использовать предобученный извлекатель признаков, в зависимости от типа данных. Возможно, вы могли бы передать ваш ввод через какую-то предобученную модель Imagenet для извлечения представления меньшего размера или даже обучить свой собственный автокодировщик и использовать скрытое представление.
.
Ответ или решение
В процессе анализа и обработки данных с использованием высокоразмерных наборов данных зачастую возникает задача эффективного выбора признаков. В вашем случае, вы работаете с набором данных, содержащим более 25 000 признаков, который после удаления шума был уменьшен до более чем 5000 признаков. Основной задачей является выделение важных признаков, способствующих максимальному разделению классов "здоровый" и "зараженный".
Шаги по решению задачи:
-
Обработка пропущенных значений: Один из актуальных вопросов — наличие значений NaN. В этом случае, вам стоит рассмотреть возможность их обработки. Переполнение, интерполяция или использование методов заполнения на основе средних значений классических алгоритмов могут быть полезны. Возможность использовать модели регрессии, такие как линейная регрессия, также может избавить вас от NaN, позволяя продолжить анализ.
-
Исследование предварительных методов извлечения признаков: Вы упомянули возможность использования предобученных моделей, что может быть оптимальным решением. Если данные содержат изображения или текст, применение моделей, таких как сеть ResNet или VGG, может помочь. Для других типов данных стоит рассмотреть применение предобученных автоэнкодеров.
-
Применение автоэнкодеров: Автоэнкодеры позволяют уменьшить размерность данных, сохраняя полезную информацию о признаках. Их можно использовать для генерации компактных репрезентаций данных в латентном пространстве. Обучив автоэнкодер на вашем наборе данных, вы сможете извлечь более значимые и компактные представления для последующего анализа.
-
Понижение размерности без NaN: После решения проблемы с NaN, снова примените алгоритмы, такие как PCA или t-SNE, для дальнейшего сжатия данных. Они помогут определить структуры в данных, которые способствуют разделению классов.
-
Альтернативные методы и алгоритмы: Исследуйте дополнительные методы, такие как Linear Discriminant Analysis (LDA) и независимый компонентный анализ (ICA), которые часто применяются для задач классификации и помогают акцентировать черты, сильнее способствующие различению классов.
Заключение: Возможность достижения ясного и качественного разделения между категориями "здоровый" и "зараженный" в вашем наборе данных заключается в успешной реализации методов обработки и выбора необходимых признаков. Итерация меж этапами выбора правильных алгоритмов сокращения размерности, использования предобученных моделей и обработки NaN позволит значительно улучшить результаты вашего анализа.
Эти шаги помогут вам добиться значительного повышения качества в разделении классов и улучшения общей производительности вашего подхода.