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定義-フラクタル次元とはどういう意味ですか？
フラクタル次元とは、システムの複雑さを測定するための比率です。 機械学習システムがデータを処理する方法を変更するために、フラクタル次元は次元削減の一部として機械学習（ML）で役立ちます。
Techopediaはフラクタル次元を説明します
大規模な図の複雑さの比率として、フラクタル次元は、ある種の技術的評価に役立つツールです。 たとえば、フラクタル次元は、多くの場合、次元数削減で使用されます。これは、データセット分析の一種の単純化に基づくMLの問題です。システムは、より少ないパラメーター数で異なるモデルを生成できます。 特徴選択と特徴抽出は、次元削減を実装するための2つの手法であり、ユーザーのニーズに応じてモデルを変更します。 フラクタル次元は、これらの方法がどのように適用されるかに関係する統計です。
一般に、フラクタル次元は、スケーリングによってモデルまたはモデル化されたオブジェクトがどのように変化するかを示すのに役立ちます。 たとえば、非常に複雑な形状をスケールにグラフ化し、スケールを縮小します。 データポイントは収束して少なくなります。 これは、フラクタル次元で測定および判断できる作業の一種です。
