# Redukcja wymiarowości

EN: **Dimensionality reduction** · id `dimreduction`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › [Uczenie nienadzorowane](https://aiatlasgraph.com/t/unsupervised.md) › Redukcja wymiarowości

## Description

- PL: Zamiana wielu cech na kilka, które zachowują najważniejszą strukturę danych — do wizualizacji, kompresji albo jako krok przed innym modelem.
- EN: Turning many features into a few that keep the most important structure of the data — for visualisation, compression or as a step before another model.

## In one sentence

- PL: To zastępowanie wielu cech danych krótszym opisem zachowującym część ich struktury.
- EN: This replaces many data features with a shorter description that preserves some of their structure.

## Problem it solves

- PL: Zbyt wiele cech utrudnia oglądanie danych, zwiększa koszt obliczeń i może powielać te same informacje.
- EN: Too many features make data hard to inspect, increase calculation costs and may repeat the same information.

## What it does

- PL: Łączy lub przekształca cechy w mniejszy zestaw, wybierając zachowanie zmienności, podobieństw lub innej struktury zależnie od metody.
- EN: It combines or transforms features into a smaller set, preserving variation, similarities or another structure depending on the method.

## Everyday example

- PL: Z obszernego opisu produktów tworzysz krótszy zapis liczbowy, żeby łatwiej oglądać podobieństwa i porównywać rzeczy.
- EN: You turn detailed product descriptions into shorter numerical representations to inspect similarities and compare items more easily.

## This concerns you if you…

- PL: twoje dane mają bardzo wiele cech
- PL: chcesz uprościć obliczenia lub obejrzeć strukturę danych
- EN: have data with very many features
- EN: want simpler calculations or a view of data structure

## Keywords

PCA · TruncatedSVD · t-SNE · UMAP · feature projection · explained variance

## How it works

- PL: Projekcja lub wyuczony embedding mapuje dane do przestrzeni o mniejszym wymiarze. Cel zachowuje wybraną własność, taką jak wariancja, sąsiedztwo lub rekonstrukcja, zamiast całej informacji wejściowej.
- EN: A projection or learned embedding maps data into fewer dimensions. The objective preserves selected properties such as variance, neighbourhoods or reconstruction rather than all input information.

## Limits

- PL: Redukcja zawsze wybiera kompromis zachowania struktury. Mały błąd celu nie gwarantuje zachowania rzadkich sygnałów, a wizualne odległości mogą zniekształcać relacje danych.
- EN: Reduction chooses a structure-preservation trade-off. Low objective error does not guarantee retaining rare signals, and visual distances can distort data relationships.

## Key terms

- PL: **projekcja**: Przekształcenie danych do wybranej przestrzeni reprezentacji.
- PL: **embedding**: Wektorowa reprezentacja zachowująca wybrane relacje między przykładami.
- EN: **projection**: Mapping data into a selected representation space.
- EN: **embedding**: A vector representation preserving selected relationships between examples.

## Know first

- [Algebra liniowa: wektory i macierze (Linear algebra: vectors and matrices)](https://aiatlasgraph.com/t/linearalgebra.md)
- [Teoria informacji: entropia i dywergencja KL (Information theory: entropy, cross-entropy and KL divergence)](https://aiatlasgraph.com/t/infotheory.md)

## Examples

- PL: PCA · t-SNE · UMAP

## Subtopics (2 direct, 2 in total)

- [Analiza głównych składowych (PCA) (Principal component analysis)](https://aiatlasgraph.com/t/pca.md): A linear method that finds the directions of largest variance in the data and projects the data onto them.
- [Mapy danych w 2D: t-SNE i UMAP (Nonlinear embedding for visualisation (t-SNE, UMAP))](https://aiatlasgraph.com/t/manifoldviz.md): Non-linear methods that lay points out in 2D so that neighbours stay close. Popular for inspecting embeddings and clusters; distances between groups on such maps are easy to over-interpret.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Algebra liniowa: wektory i macierze (Linear algebra: vectors and matrices)](https://aiatlasgraph.com/t/linearalgebra.md)
- [Reprezentacje i embeddingi (Representation learning)](https://aiatlasgraph.com/t/representations.md)

## Sources

- [scikit-learn User Guide (version 1.9.1)](<https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html>) `sklearn-user-guide` · by scikit-learn developers
- [Stanford CS229 · Machine Learning (Summer 2026)](<https://cs229.stanford.edu/>) `cs229-summer-2026` · by Stanford University
- [UMAP: Uniform Manifold Approximation and Projection for Dimension Reduction](<https://arxiv.org/abs/1802.03426>) `mcinnes-umap-2018` · by Leland McInnes, John Healy, James Melville

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/dimreduction · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30