1. 차원의 저주(Curse of Dimensionality)의 개념 개념도 ① 데이터 차원 증가 시 같은 데이터 밀도를 유지하기 위해 필요한 데이터 양 증가 ② 필요한 데이터 양 미충족 시 데이터 밀도 감소로 인한 데이터 분석/처리 문제 발생 일반적인 차원의 저주 데이터의 차원이 증가함에 따라 데이터의 밀도가 낮아져서 데이터 분석의 효율성과 정확도가 감소하는 현상 인공지능 분야 차원의 저주
1. 차원 축소 및 잡음 제거, 주성분 분석 (PCA)의 개요 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) (1) 주성분 분석의 개념 개념도 3차원의 데이터셋을 분산값이 큰 영의 축(Axis)인 PC1을 식별하여PC2 축의 방향을 Projection하여 2차원으로 차원을 축소한 사례 개념 고차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간(주성분)의 표본으로 변환하여 분석하는 알고리즘 (2) 주성분 분석의 목적 차원의 축소 고차원의