차원 축소 > 차원축소는 매우 많은 피처로 구성된 다차원 데이터 세트의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터 세트를 생성하는 것입니다. *차원의 저주 위 그림과 같이 차원이 증가할수록 해당 피처가 설명할수있는 비율이 감소합니다. 일반적으로 차원축소는 feature selection 과 feature extraction으로 나눌 수 있습니다. feature selection은 특정 피처에 종속성이 강한 불필요한 피처를 삭제하는 개념. fetaure extraction은 기존 피처를 저차원의 중요 피처로 압축해 추출하는 개념. - PCA PCA는 여려변수 간에 존재하는 상관관계를 이용해 이를 대표하는 주성분(Principal Component)을 추출해 차원을 축소하는 기법. 가장 높은 분산을 가지는 데이터의..