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94년생 스피노자

[Week 3 - Day 3] Dimension Reduction

이제 슬슬 머리가 매우 아파져온다. 이번에는 차원축소를 하는 방법에 대해 배운다. 0. 차원축소의 필요성 차원은 데이터의 변수를 의미한다. 사람을 설명하기 위해 나이, 키, IQ를 활용한다면 데이터는 3차원이 된다. 물론 3차원 정도에서는 데이터를 분석하는 것에 큰 문제가 되지 않는다. 데이터를 시각화하기도 어렵지 않고 직관적으로 이해할 수 있기 때문이다. 하지만 데이터가 4차원만 되더라도 이해하기가 매우 어려워진다. 변수가 100개라면 상상하다가 미칠지도 모른다. 이런 문제를 해결하기 위해 차원축소가 필요한 것이다. 1. 차원축소 방법 대표적인 차원축소 방법은 Principal Component Analysis(PCA)가 있다. 한국어로는 주성분분석이다. PCA의 핵심은 분산이 가장 큰 분산을 고르는 ..
코드스테이츠 AI 부트캠프/i) 데이터사이언스 기본 2021. 5. 21. 21:48
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