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▶차원 축소(Dimensionality Reduction) 차원 축소는 많은 feature로 구성된 다차원의 데이터 셋을 차원을 축소하여 새로운 차원의 데이터 셋을 생성하는 것을 말합니다. 다시말해서, 변수를 줄인다고 생각하면 됩니다. 이제 축소하는 방식에 대해 알아보겠습니다. 1) PCA PCA(Principal Component Analysis)는 가장 대표적인 차원 축소 기법입니다. 여러 변수 간 존재하는 상관관계를 이용해 이를 대표하는 주성분을 추출해 차원을 축소하는 기법입니다. 간단하게 분산을 최대한 보전하는 데이터의 축을 찾아 차원을 축소하는데, 이것이 PCA의 주성분이 되는 방식입니다. 위 사진에서 데이터의 분산을 가장 잘 복원한 주성분은 무엇일까요? 당연히 c1이 되겠습니다. 그러므로 c1..