Boyut indirgeme neden gereklidir? [Why is dimensionality reduction necessary?] 1 Modeli yavaşlatmak için [To slow down the modell Gereksiz ozellikleri elemek icin [To eliminate unnecessary features] 3 Kategorilere ayrmak için [TC categorize data] Daha fazla veri eklemek için [To add more data Rastgele veri seçimi yapmak icin [To make random data selections]

Boyut indirgeme, yüksek boyutlu veri kümelerini daha düşük boyutlu ve daha yönetilebilir hale getirmek için kullanılır. Bu işlem, gereksiz veya az önemli özelliklerin çıkarılması ve veri kümesinin temel yapısal özelliklerinin korunması yoluyla yapılır. Boyut indirgeme, veri analizi ve makine öğrenimi gibi alanlarda kullanılır ve veri kümesinin boyutunu azaltarak daha hızlı ve daha etkili analizler yapılmasını sağlar. Bu nedenle, boyut indirgeme, gereksiz özelliklerin çıkarılması ve veri kümesinin temel yapısal özelliklerinin korunması için gereklidir.