In der Arbeit von Daniel Lückehe wird ein neues hybrides Verfahren zur Dimensionsreduktion
methodisch erarbeitet analysiert und durch experimentelle Tests mit vorhandenen Methoden
verglichen. Hochdimensionale Daten häufig zusammengefasst unter dem Begriff Big Data liegen
heutzutage in vielen Bereichen vor. Darunter fallen beispielsweise visuell erfasste
Informationen in denen Muster erkannt werden sollen Anwendungen im medizinischen Bereich
sowie Daten aus dem Gebiet der Astronomie. Eine Dimensionsreduktion kann dabei helfen
Informationen aus großen hochkomplexen Datensätzen zu gewinnen und diese besser verarbeiten zu
können. So können Daten beispielsweise auf einen zweidimensionalen Raum abgebildet und somit
für den Menschen visuell erfassbar werden.
