Professional Development · IT & Digital · Module 3: More Algorithms
Dimensionality Reduction: PCA and t-SNE
4 Abschnitte1 Karteikarten-Decks1 Quizze
Reduce high-dimensional data to a manageable number of dimensions while preserving the most important structure — for visualisation, noise removal, and compression.
Inhaltsübersicht
- Why Dimensionality Reduction Matters
- Principal Component Analysis — Maximising Variance
- t-SNE — Non-Linear Visualisation of High-Dimensional Data
- UMAP and Practical Dimensionality Reduction Workflows
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