次元削減とは？手法やメリット・デメリット、次元圧縮との違いについてわかりやすく解説
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データを扱う場合、扱うデータの特徴量が多いと分析が困難になったり計算コストが高くなってしまうなどの問題が発生します。
以上のような状況では、次元削減という手法を用いることで、データの構造をわかりやすく可視化して、計算コストを抑えることが可能です。
ただ、そんな次元削減という手法についてあまり理解していない方も少なくありません。
今回は、次元削減の手法やメリット・デメリット、次元圧縮との違いについてわかりやすく解説します。
次元削減とは？
次元削減とは、データ次元数を減らすアルゴリズムであり、機械学習の手法の1つです。
データの次元数とは、データの特徴量数のことであり高次元のデータの構造やパターンを分析する場合は、この次元削減によって簡略化させます。
高次元データを人間が可視化するためには、2次元や3次元まで次元数を削減する必要があるので、次元削減は幅広い用途で使用されています。
クラスタリング
クラスタリングとは、データを特徴や類似性などからグループ分けしていく手法のことです。
似た手法に分類がありますが、分類は明確な正解に基づいてグループ分けするのに対して、クラスタリングは明確な正解を用意することができません。
例えば、企業の抱えている顧客リストから顧客をグループ分けする場合など、明確な正解が用意できない状況で、クラスタリングは活用されています。
そのため、クラスタリングはデータを元に学習してグループ分けしていく仕組みです。
次元削減の手法・アルゴリズム
次元削減には、さまざまな手法・アルゴリズムが存在していますが、その中でも代表的なものは主に以下4つです。
- 主成分分析(PCA)
- t-SNE
- Autoencoder
- UMAP
ここでは、以上4つの次元削減の手法・アルゴリズムについて解説します。
主成分分析(PCA)
主成分分析(PCA)は、「 Principal Component Analysis」という単語の略称で、多次元データの特徴(主成分)を抽出して低次元にする手法です。
主に、データを集約しながら変数を減少させられたり、データのグラフ化や情報を損なわずに次元数を削減できるなどのメリットがあります。
そのため、データの標準化や効果的なクラスタリングにも活用することが可能です。
t-SNE
t-SNEは、「t-distributed Stochastic Neighbor Embedding」という言葉の略称で、日本語では「分布型確率的近傍埋め込み法」という意味になります。
主に、高次元データを低次元に圧縮して可視化させるために用いられる手法です。
データの複雑な構造を保持しながら低次元に落とし込むことができますが、計算コストが高いことから4次元以上の圧縮には適していません。
ただ、Pythonのライブラリでは、t-SNEの実装をサポートしているものもあるので、気になる方は利用してみることをおすすめします。
Autoencoder
Autoencoderは、ニューラルネットワークを基本構造としている手法であり、ニューラルネットワークの1つでもあります。
そのため、入力層・中間層・出力層の3層があることが特徴です。
また、主に入力データを分析して特徴を抽出する「エンコーダ」とエンコーダから出力された特徴から出力データを生成する「デコーダ」と中間層から構成されています。
Autoencoderでは、入力されたデータを後から復元できるように圧縮する処理を行います。
UMAP
UMAPは、「Uniform Manifold Approximation and Projection」という言葉の略称で、t-SNEと似た手法の1つです。
ただ、t-SNEよりも実行速度が高速であり計算コストも低いので、4次元以上のデータの圧縮も可能という特徴があります。
そのため、t-SNEの上位的な存在の手法でもあります。
次元削減と次元圧縮との違い
次元圧縮とは、多次元データないのデータに共通している特徴を抽出して、それらの共通点を無視することによって、データの次元数を圧縮する手法のことです。
次元削減では、できるだけ多次元データのデータを失わないようにデータを低次元に落とし込む手法なので、次元圧縮とは少し違います。
次元圧縮では、ある程度のデータを喪失することを前提としているので、多次元データをなるべく失わずに低次元データにさせたい場合には、適していません。
ただ、データを効率的に計算するためには、効果的な手法の1つです。
次元削減のメリット
次元削減は、多くの特徴量のあるデータを圧縮することで、効率的に計算することが可能です。
そのため、モデルの性能を向上させて効率的にデータ処理を行うことができます。
さらに、次元数を落とすことでデータの可視化や構造の理解もできるようになるので、データをより扱いやすい状態にしてくれます。
次元削減のデメリット
次元削減によって、さまざまなメリットを得ることができますが、一方で削減されたデータセットは解釈性を失ってしまうというデメリットもあります。
データセットが解釈性を失うと、重要な情報が失われてしまうリスクがあります。
そのため、次元削減を活用する場合は、データの特徴や重要ポイントなどを抑えて的確なタイミングで活用を判断することが大切です。
次元削減の活用方法
次元削減を活用することで、複雑な構造を持った多次元データを低次元に落とし込み可視化や簡略化が可能です。
そのため、この次元削減はさまざまな活用がされています。
ここでは、次元削減の活用方法ついて解説します。
画像処理
画像処理には、次元削減が活用されています。
画像処理は、画像全体ではなくピクセル単位でコンピュータが認識していくので、高次元データになります。
そのため、この高次元データを低次元に落とし込むために次元削減が用いられることが多いです。
次元削減によって、画像データの複雑な構造を理解しやすくすることで、効率的で低コストなデータ処理・分析ができます。
テキストデータ処理
テキストデータ処理にも次元削減は活用されます。
テキストデータは、自然言語処理技術を使って高次元のテキストデータを可視化させて分析していく必要があるので、この段階で次元削減が必要です。
また、次元削減の手法の1つであるt-SNEが用いられることが多く、テキストデータ処理では欠かせない手法の1つでもあります。
高次元データの可視化
画像データやテキストデータなどの高次元データを可視化するためには、次元削減が欠かせません。
高次元データを可視化するためには、次元削減によって低次元に落とし込みグラフ化などさせることが必要です。
さらに、データを低次元にすることでメモリの節約や処理能力の向上を測ることもできるので、高次元データはそのまま処理されずに次元削減が行われます。
大規模なデータセット
大規模なデータセットでも、次元削減は必要不可欠です。
大量のデータが集まってできているデータセットは複雑な構造になっているので、人間がみることが難しく構造も理解しにくい状態です。
さらに、データ処理や分析にも多大な計算コストが必要になるので、データセットを扱う場合は次元削減が用いられます。
特に、大規模なデータセットであれば、次元削減による次元数を落とす作業は必要不可欠なプロセスの1つです。
次元削減の学習内容
次元削減を学習していくためには、主に数学やプログラミングの知識が必要になります。
そのため、次元削減を活用する際は、しっかりと数学やプログラミングの知識を身に付けておくことをおすすめします。
ただ、具体的に次元削減のどの分野に数学やプログラミングが必要なのか理解していない方も多いので、ここではそれぞれの学習について解説します。
数学
数学の知識は、次元削減の手法を理解していくために必要になります。
次元削減の手法であるPCAやt-SNEでは、数式の計算やベクトル、グラフなどの数学が必要であり、数学の知識がなければほとんど扱うことが不可能です。
さらに、統計学などの知識も機械学習やアルゴリズムの理解を深めるために必要になってきます。
そのため、データを扱う必要のある次元削減では、数学の知識が重要です。
プログラミング
次元削減の手法を実装する際には、プログラミングの知識も必要です。
プログラミング言語の中でも、次元削減の手法を実装するためには、Pythonを身に付けておく必要があります。
Pythonには、次元削減の実装に最適なライブラリやフレームワークが豊富に提供されています。
さらに、Pythonは次元削減の手法の実装以外にも機械学習やディープラーニングでも用いられることの多いプログラミング言語です。
そのため、Pythonを始めとしたプログラミングに関する知識も身に付けておくことも大切になります。
まとめ
次元削減は、高次元データのデータをできるだけ失わずに低次元データに落とし込むことができるので、画像処理やテキストデータ処理、データセットの分析などに活用できます。
さらに、データを可視化させるだけでなく、計算コストを大幅に削減してメモリを節約させることも可能です。
ただ、次元削減を用いるためには数学やPythonなどの知識が必要であり、数学が苦手な方にとっては理解することが難しい分野でもあります。
これから次元削減について理解を深めていきたい方は、ぜひ今回の記事を参考にしてみてください。
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