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목록Dimensionality Reduction (1)
ice rabbit programming
[AI] 차원 축소(Dimensionality Reduction)
차원 축소(Dimensionality Reduction)는 변수가 매우 많을 때 데이터를 압축하는 컨셉이다. 즉, 데이터를 압축하고 학습 속도를 개선하기 위함이다. 차원이 높을 때 발생하는 현상 중 하나로는 차원의 저주가 있다. 차원이 높을수록 학습에 요구되는 데이터의 개수가 증가되는데, 만일 고차원일 때 적은 개수의 데이터로 표현하게 되면 과적합(Overfitting)이 발생할 수 있다. 이러한 차원의 저주 발생을 방지하고, 학습 속도 및 성능 향상을 위해 차원 축소가 사용된다. 아래 두 가지 방법이 있다. 주성분 분석(Principle Component Analysis) PCA는 고차원 데이터를 가장 잘 설명할 수 있는 주성분을 찾는 방식이다. 즉, 차원을 축소하면서도 원본 데이터의 특징을 가지고 있..
Development/Machine Learning
2021. 2. 13. 02:24