차원의 저주: 차원이 커지면 커질수록 데이터 포인트들 간 거리가 크게 늘어나므로 데이터가 희소화(Sparse) 되기 시작함수백~수천 개 이상의 Feature로 구성된 포인트들간 거리에 기반한 머신러닝 알고리즘들이 무력화 됨또, Feature가 많을 경우, 개별 Feature간 상관관계가 높아 선형 회귀 같은 모델에선 '다중공선성 문제'로 인해 모델의 예측 성능이 저하될 가능성이 매우 높다. 차원 축소 장점학습 데이터 크기를 줄여 학습 시간을 절약할 수 있음불필요한 Feature를 줄여 모델 성능 향상에 기여할 수 있음다차원 데이터를 3차원 이하의 차원 축소를 통해 시각적으로 쉽게 데이터 패턴을 인지할 수 있음차원 축소 분류특성 선택(feature selection): 종속성이 강한 불필요한 특성은 완전..
