[python] 넘파이를 이용한 차원 축소

11 Dec 2023

python

1. 주성분 분석(PCA)

PCA는 데이터를 가장 잘 표현하는 주요한 요소들을 찾아내는 통계적 기술입니다. 넘파이에서는 numpy 라이브러리의 pca 모듈을 사용하여 간단히 PCA를 적용할 수 있습니다. 아래는 PCA를 적용하는 예시 코드입니다.

import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA

# 데이터 생성
data = np.random.rand(10, 5)  # 10개의 데이터 포인트와 5개의 특징

# PCA 모델 초기화
pca = PCA(n_components=2)

# PCA 적합
pca.fit(data)

# 축소된 차원으로 변환
transformed_data = pca.transform(data)

2. 차원 축소의 이점

연산 속도 향상: 차원이 줄어들면 계산 비용이 감소하여 학습 및 추론 속도가 향상됩니다.
노이즈 제거: 높은 차원의 데이터는 노이즈가 많을 가능성이 높은데, 차원 축소를 통해 노이즈를 제거할 수 있습니다.

차원 축소는 고차원 데이터를 처리할 때 매우 유용한 도구입니다. 넘파이를 통해 간편하게 PCA와 같은 차원 축소 기술을 적용하여 데이터를 더 효율적으로 다룰 수 있습니다.