이번 블로그에서는 차원축소(dimension reduction)에 대해서 알아보도록 하겠습니다. (목차) 1. 차원축소는 왜 해야하는가? (필요성) >> 차원의 저주(curse of dimension) 2. 차원축소의 종류 2.1 - 차원선택(feature selection) 2.2 - 차원추출(feature extraction) - PCA 1. 차원축소는 왜 해야하는가? (필요성) >> 차원의 저주(curse of dimension) 차원축소를 해야하는 가장 큰 이유는 차원의 저주(curse of dimension) 때문입니다. 차원의 저주란 데이터 학습을 위한 차원(=특성,변수,피쳐)이 증가하면서 학습데이터의 수 보다 차원의 수가 많아지게 되어 모델의 성능이 떨어지는 현상을 말합니다. 즉, 데이터보다..
