רשימה 4 מעטהאָדס צו האַנדלען מיט די קללה פון דימענשאַנאַליטי.
די קללה פון דימענשאַנאַליטי רעפערס צו די פראבלעמען וואָס שטייען ווען ארבעטן מיט הויך-דימענשאַנאַל דאַטן שטעלט, ווו די נומער פון פֿעיִקייטן אָדער דימענשאַנז איז זייער גרויס אין פאַרגלייַך צו די נומער פון דאַטן פונקטן. עס זענען עטלעכע מעטהאָדס וואָס קענען ווערן גענוצט צו האַנדלען מיט די קללה פון דימענשאַנאַליטי, אַרייַנגערעכנט: 1. דימענשאַנאַליטי רעדוקציע: דאָס ינוואַלווז רידוסינג די נומער פון דימענשאַנז אָדער פֿעיִקייטן פון די דאַטן שטעלן צו אַ מער מאַנידזשאַבאַל נומער. פּראָסט טעקניקס אַרייַננעמען פּרינסיפּאַל קאָמפּאָנענט אַנאַליסיס (פּקאַ) און לינעאַר דיסקרימינאַנט אַנאַליסיס (לדאַ). 2. שטריך סעלעקציע: דעם ינוואַלווז ידענטיפיצירן די מערסט וויכטיק פֿעיִקייטן פון די דאַטן שטעלן און אַוועקוואַרפן די מנוחה. פאַרשידן מעטהאָדס קענען זיין געוויינט, אַזאַ ווי קאָראַליישאַן אַנאַליסיס, קעגנצייַטיק אינפֿאָרמאַציע און רעקורסיווע פיטשער עלימינאַטיאָן (RFE). 3. רעגולאַריזאַטיאָן: דאָס ינוואַלווז אַדינג אַ שטראָף טערמין צו די מאָדעל צו רעדוצירן די קאַמפּלעקסיטי פון די מאָדעל און פאַרמייַדן אָוווערפיטטינג. פאָלקס מעטהאָדס אַרייַננעמען לאַססאָ און רידזש ראַגרעשאַן. 4. דאַטאַ סאַמפּלינג: דאָס ינוואַלווז ניצן אַ קלענערער סאַבסעט פון די דאַטן צו באַן די מאָדעל, דערמיט רידוסינג די דימענשאַנאַליטי פון די דאַטן שטעלן. עס זענען פאַרשידן מוסטערונג טעקניקס וואָס קענען זיין געוויינט, אַרייַנגערעכנט ראַנדאָם מוסטערונג, סטראַטאַפייד מוסטערונג און קלאַסטער מוסטערונג.