سلسله‌مراتب داده
سلسله مراتب داده به سازماندهی منظم داده‌ها، معمولاً در قالب سلسله مراتبی اشاره دارد. سازماندهی داده شامل خاصیت‌ها، زمینه (فیلد)ها، سوابق (رکوردها)، پرونده (فایل)ها و غیره می‌باشد. این مفهوم نقطه شروعی است برای فهمیدن آنچه که داده‌ها را تشکیل می‌دهد و اینکه آیا داده‌ها دارای یک ساختار هستند یا خیر. به عنوان مثال، شخصی چگونه اطلاعاتی مانند «کارمند»، «نام»، «بخش»، «مارسی اسمیت»، «بخش فروش» و غیره را درک می‌کند با فرض اینکه همه آنها مرتبط هستند؟ یک راه برای درک آنها این است که این الفاظ را به عنوان اجزای کوچکتر یا بزرگتر در یک سلسله مراتب ببینید. ممکن است بگوییم مارسی اسمیت یکی از کارکنان بخش فروش است یا نمونه ای از یک کارمند در آن بخش. اطلاعاتی که ما می‌خواهیم دربارهٔ همه کارکنان مان، و نه تنها مارسی، ضبط کنیم، نام، شناسه، آدرس و غیره است.
کاربرد یادگیری ماشین در داده‌های پروتئومیک
formula_1 متمرکز سازی داده‌ها، شامل جابه‌جایی داده‌های اصلی است به گونه ای که بردار میانگین کل، برابر با صفر باشد. این در حالی است که کاهش داده‌ها به واریانس واحد، باعث می‌شود همه متغیرها، به‌طور مساوی و صرف نظر از واریانس هریک، در نحوه ارائه مشاهدات در فضای ابعادی کاهش یافته، سهیم باشند. این ویژگی، در صورتی مفید است که بزرگی واریانس هر واحد جرمی به اهمیت نسبی، آن مربوط نباشد؛ بنابراین اگر فقط داده‌های متمرکز (ماتریس کواریانس) وارد الگوریتم PCA شوند، نسبت جرم به وزن‌های هر داده، تأثیر بیشتری در چگونگی مشاهده‌ها در فضای ابعادی کمتر خواهد داشت. در حالی که متمرکز سازی و مقیاس‌بندی (همبستگی)، اثرات ناشی از نسبت جرم به وزن با واریانس‌های بزرگ را کاهش می‌دهد. اگر همه متغیرها، واحد و نوع یکسان داشته باشند، از ماتریس کواریانس استفاده می‌شود. به‌طور خلاصه، PCA سعی در ایجاد ترکیبات خطی در متغیرهای اصلی که به‌طور خطی مستقل (متعامد) از یکدیگر هستند، دارد. این کار به گونه‌ای انجام می‌شود که فاصله اقلیدسی در بین مشاهدات حفظ شود.