اهمية تقليل الابعاد في البيانات العالية بدراسة دبلوم عالي في كلية العلوم
نوقشت في قسم علوم الحاسوب بكلية العلوم جامعة بغداد، دراسة الدبلوم العالي الموسومة “تقليص الابعاد من خلال إنتقاء وإستخلاص الميزة” للطالب سمير طالب شامخ واشراف الاستاذ المساعد الدكتور عدنان جمعة جابر .
وهدفت الدراسة في الوقوف على أهمية تقليل الأبعاد في البيانات عالية الأبعاد عن طريق اختيار الميزات واستخراجها في عينة مجموعة بيانات العمل، عبر استخدام خوارزميات PCA و Wrapper التي تجلب المزيد من المتغيرات التي تعمل على تسريع معالجة البيانات وتقليل مساحة الذاكرة العشوائية المستخدمة في التنفيذ ، مما يؤدي إلى تقليل وقت المعالجة.
واستنتجت الدراسة إلى أن PCA فعال في اختيار أنسب مجموعة فرعية من الميزات عن طريق جلب المزيد من المتغيرات ذات التباين الأعلى والعلاقة الخطية المنخفضة، وبالتالي يوفر أفضل خوارزمية اختيار واستخراج في التحليل والتنبؤ، وعد تحليل المكون الرئيسي الذي جلب المزيد من المتغيرات هو أفضل خوارزمية اختيار مجموعة فرعية على طريقة Wrapper وفقًا للحسابات.