공분산행렬 (1) 썸네일형 리스트형 주성분 분석(Principal Component Analysis) 이론적으로 차원의 저주를 해결하는 해결책 하나는 훈련 세트의 크기를 키우는 것이다. 데이터의 차원이 높다면 그만큼 많은 샘플을 수집하면 된다. 듣기에는 간단해 보이지만 실상은 그렇지 않다. 차원 수가 커짐에 따라 필요한 샘플 수는 기하급수적으로 늘어나기 때문에, 고차원 데이터에서 이 기준을 맞추기는 불가능에 가깝다. 따라서 우리는 차원 축소라는 방법을 택한다. 차원 축소(Demension Reduction)란 피처의 정보 손실을 최소화하면서 낮은 차원의 새로운 피처로 변환하는 과정을 의미한다. 주성분 분석(Principal Component Analysis)대표적인 차원 축소 기법으로 주성분 분석(Principal Component Analysis; PCA)이 있다. 주성분 분석을 이해하기 위해서는 특이.. 통계·머신러닝 2024. 9. 21. 13:37 이전 1 다음
