Dimensionalitas dalam Data Sains

Dalam data sains, dimensionalitas merujuk pada jumlah fitur atau atribut dalam dataset yang dianalisis. Data berdimensi tinggi sering kali sulit untuk diproses, divisualisasikan, dan diinterpretasikan, sehingga penanganan dimensionalitas menjadi aspek penting dalam proyek data sains.

Masalah Data Berdimensi Tinggi

Data dengan banyak fitur dapat menyebabkan masalah seperti multikolinearitas, overfitting, dan meningkatnya kebutuhan komputasi. Hal ini juga dapat menyulitkan dalam memahami hubungan antar variabel.

Strategi Pengelolaan Dimensionalitas

Beberapa strategi yang umum digunakan adalah feature engineering, feature selection, dan reduksi dimensionalitas menggunakan teknik seperti PCA. Strategi ini membantu dalam menyederhanakan data tanpa kehilangan informasi penting.

Visualisasi Data Berdimensi Tinggi

Visualisasi data berdimensi tinggi biasanya memanfaatkan teknik reduksi dimensionalitas untuk memproyeksikan data ke dalam dua atau tiga dimensi, sehingga dapat divisualisasikan dengan mudah menggunakan scatter plot atau metode visualisasi lainnya.