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머신러닝에서 차원 축소는 모델의 성능을 향상시키고, 계산 비용을 줄이며, 데이터를 시각화하는 데 필수적인 기술입니다. 이 글에서는 차원 축소의 기본 개념부터 주요 방법론, 그리고 실제 활용 사례까지 자세히 살펴보겠습니다. 차원 축소를 통해 고차원 데이터를 효과적으로 다루는 방법을 익힐 수 있습니다.🤔 차원 축소란 무엇인가? (What is Dimensionality Reduction?)차원 축소는 데이터의 특성(feature) 수를 줄이는 기법입니다. 고차원 데이터는 모델 학습에 필요한 계산 비용을 증가시키고, 과적합(overfitting)을 유발할 수 있습니다. 차원 축소를 통해 이러한 문제를 해결하고, 데이터의 중요한 정보를 유지하면서도 더 효율적인 모델을 구축할 수 있습니다.고차원 데이터의 문제점..

주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 축소하고, 데이터의 주요 특징을 추출하는 데 사용되는 머신러닝 기법이다. 이 글에서는 PCA의 기본 개념과 작동 원리, 그리고 실제 사용 예시를 통해 PCA를 직관적으로 이해할 수 있도록 설명한다. PCA를 처음 접하는 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 내용을 중심으로 구성했다.🤔 PCA란 무엇인가? (What is PCA?)PCA는 Principal Component Analysis의 약자로, 고차원 데이터의 분산을 최대한 보존하면서 더 낮은 차원으로 데이터를 변환하는 방법이다. 쉽게 말해, 복잡한 데이터를 가장 중요한 정보만 남기고 단순화하는 기술이다. 예를 들어, 100개의 변수를 가진 데이터를 PCA를 통해 10개의 주요 변수로 줄일 수 있다. 여기서 주..