Выделение признаков
Выделение признаков — это разновидность абстрагирования, процесс снижения размерности, в котором исходный набор исходных переменных сокращается до более управляемых групп (признаков) для дальнейшей обработки, оставаясь при этом достаточным набором для точного и полного описания исходного набора данных.
Выделение признаков используется в машинном обучении, распознавании образов и при обработке изображений. Выделение признаков начинает с исходного набора данных, выводит вторичные значения (признаки), для которых предполагается, что они должны быть информативными и не быть избыточными, что способствует последующему процессу обучения машины и обобщению шагов, а в некоторых случаях ведёт и к лучшей человеческой интерпретацией данных.

Когда входные данные алгоритма слишком большие для обработки и есть подозрение, что данные избыточные (например, измерения проведены как в футах, так и в метрах, или повторяемость изображений представлена пикселами), то они могут быть преобразованы в сокращённый набор признаков (называемый вектором признаков). Определение подмножества начальных признаков называется отбором признаков. Отобранные признаки проверяются на содержание необходимой информации во входных данных, так что желаемая задача может быть выполнена с помощью этого сокращённого набора вместо исходных полных данных.
Q673661
абстрагирования
Concept
Q16000077
снижения размерности
Concept
Q2539
машинном обучении
Concept
Q378859
распознавании образов
Concept
Q327008
обработке изображений
Concept
Q42139305
признаки
Concept
Q8366
алгоритм
Concept
Q182270
пикселами
Concept
Q42139305
признаков
Concept
Q42139305
вектором признаков
Concept
Q446488
отбором признаков
Concept
Q1026626
Выделение признаков
Concept
Q1026626
Выделение признаков
Concept
Q1026626
Выделение признаков
Concept
subclass of