Dados de Alta Dimensão e a Maldição da Dimensionalidade
Dados de alta dimensionalidade possuem muitas características ou colunas. Ao adicionar mais dimensões, os pontos de dados se espalham ainda mais, e o espaço se torna cada vez mais vazio. Isso dificulta a identificação de padrões, pois as distâncias entre os pontos perdem o significado. Esse fenômeno é chamado de maldição da dimensionalidade—o desafio de analisar dados quando há características em excesso.
1234567891011121314151617181920212223242526272829import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Generate random points in 2D np.random.seed(0) points_2d = np.random.rand(100, 2) # Generate random points in 3D points_3d = np.random.rand(100, 3) fig = plt.figure(figsize=(12, 5)) # Plot 2D points ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax1.scatter(points_2d[:, 0], points_2d[:, 1], color='blue', alpha=0.6) ax1.set_title('100 Random Points in 2D') ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') # Plot 3D points ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d') ax2.scatter(points_3d[:, 0], points_3d[:, 1], points_3d[:, 2], color='red', alpha=0.6) ax2.set_title('100 Random Points in 3D') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') plt.tight_layout() plt.show()
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Dados de alta dimensionalidade possuem muitas características ou colunas. Ao adicionar mais dimensões, os pontos de dados se espalham ainda mais, e o espaço se torna cada vez mais vazio. Isso dificulta a identificação de padrões, pois as distâncias entre os pontos perdem o significado. Esse fenômeno é chamado de maldição da dimensionalidade—o desafio de analisar dados quando há características em excesso.
1234567891011121314151617181920212223242526272829import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Generate random points in 2D np.random.seed(0) points_2d = np.random.rand(100, 2) # Generate random points in 3D points_3d = np.random.rand(100, 3) fig = plt.figure(figsize=(12, 5)) # Plot 2D points ax1 = fig.add_subplot(1, 2, 1) ax1.scatter(points_2d[:, 0], points_2d[:, 1], color='blue', alpha=0.6) ax1.set_title('100 Random Points in 2D') ax1.set_xlabel('X') ax1.set_ylabel('Y') # Plot 3D points ax2 = fig.add_subplot(1, 2, 2, projection='3d') ax2.scatter(points_3d[:, 0], points_3d[:, 1], points_3d[:, 2], color='red', alpha=0.6) ax2.set_title('100 Random Points in 3D') ax2.set_xlabel('X') ax2.set_ylabel('Y') ax2.set_zlabel('Z') plt.tight_layout() plt.show()
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