Dimensionality reduction

[dəˌmenʃəˈnælɪti rɪˈdʌkʃən] ディメンショナリティ リダクション

1. データが持つ特徴の数を減らすこと。

多次元データを扱う際に、情報損失を最小限に抑えつつデータの次元数（特徴の数）を減らすことで、計算コストの削減、ノイズの除去、可視化の容易化などを目的とするプロセスを表します。

Dimensionality reduction techniques are crucial for handling high-dimensional datasets. (次元削減手法は、高次元データセットを扱う上で不可欠です。)

• Dimensionality reduction techniques: データの次元数を減らすための様々な方法を指します。
• are crucial: 極めて重要である、必須である、という意味です。
• for handling: ～を扱うために、という意味です。
• high-dimensional datasets: 多くの特徴量（次元）を持つデータの集まりを指します。

Principal Component Analysis (PCA) is a popular method for dimensionality reduction. (主成分分析（PCA）は、次元削減のための一般的な手法です。)

• Principal Component Analysis (PCA): データの次元削減に用いられる統計的手法の一つ、主成分分析のことです。
• is a popular method: 一般的な手法です、広く使われている方法、という意味です。
• for dimensionality reduction: データの次元数を減らす目的で、という意味です。

Applying dimensionality reduction can help visualize complex data more effectively. (次元削減を適用することで、複雑なデータをより効果的に視覚化できます。)

• Applying: 適用すること、実行すること、という意味です。
• dimensionality reduction: データの次元数を減らすプロセスを指します。
• can help: 助けることができる、役立つ、という意味です。
• visualize: 視覚化する、目に見える形にする、という意味です。
• complex data: 多くの要素や関係性を持つデータを指します。
• more effectively: より効果的に、より効率よく、または良い結果をもたらす形で、という意味です。

The goal of dimensionality reduction is to retain as much variance as possible. (次元削減の目標は、できるだけ多くの分散を保持することです。)

• The goal: 目標、目的、という意味です。
• of dimensionality reduction: 次元削減の、という意味です。
• is to retain: 保持することです、維持することです、という意味です。
• as much variance as possible: できるだけ多くの分散、データのばらつきの量を指します。

関連

• PCA
• Principal Component Analysis
• feature selection
• feature extraction
• manifold learning
• data compression
• high-dimensional data
• t-SNE
• UMAP