데이터에서 차원 축소는 데이터를 더 효과적으로 분석하기 위해 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하는 과정을 의미합니다. 고차원 데이터 세트는 수천 개의 피처로 구성될 수 있고, 이는 머신러닝 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 차원 축소 기법은 이러한 문제를 해결하기 위해 사용됩니다.

주요 이점

차원 축소의 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 계산 비용 감소: 고차원 데이터는 계산 비용이 많이 소요될 수 있지만, 저차원 데이터로 변환함으로써 계산 비용을 절감할 수 있습니다.
• 데이터 시각화: 저차원 데이터는 시각화하기가 더 편리하며, 이를 통해 데이터 패턴을 더 잘 이해할 수 있습니다.
• 노이즈 제거: 고차원 데이터에는 노이즈가 많을 수 있지만, 차원 축소를 통해 노이즈를 제거할 수 있습니다.

주요 기법

차원 축소를 위한 주요 기법으로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• 주성분 분석 (PCA): 주요 특성을 추출하여 차원을 축소합니다.
• T-SNE: 데이터를 시각적으로 표현하기 위해 사용되는 비선형 차원 축소 기법입니다.
• LDA (잠재 디리클레 할당): 지도 학습을 통해 차원을 축소시키는 기법으로, 데이터의 클래스 분리를 최대화합니다.

차원 축소는 데이터를 더 잘 이해하고 분석하기 위한 중요한 단계이며, 각 기법의 특징과 적합한 상황에 대한 이해가 필요합니다.

참고 문헌: https://scikit-learn.org/stable/modules/unsupervised_reduction.html