개념을 빠르게 훑어보기 위한 글 2번째... 역시나 뒤죽박죽ㅎㅎ 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하는 과정을 말한다. 차원 축소에는 2가지 기법이 존재한다. feature selection은 주요 특성만 골라내는 것으로 불필요한 특성은 제거하고 데이터의 특징을 잘 나타내는 특성만 선택한다. feature extraction은 특성을 조합해서 데이터를 잘 표현할 수 있는 중요한 성분들을 가진 새로운 특성을 추출하는 것이다. 하지만, 기존 특성 값들과 완전히 다른 값을 갖게 되어 추출된 변수의 해석이 어렵다. PCA, t-SNE 등이 여기에 속한다. 차원의 저주 (Curse of Dimensionality) 차원의 저주는 차원이 증가할 수록 다양한 문제가 발생한다는 것인데, 차원이..
