차원의 저주1 완전 초짜 ORANGE 3 : 비지도학습(차원축소) ▷차원의 저주 -차원이 증가할수록 변수들의 밀집도가 넓어짐. 따라서 개별 차원 내 학습 데이터의 수가 적어짐. -예) kNN 모델에서 차원이 커질수록 주변의 데이터들이 멀어짐 -따라서 변수들을 상관관계가 높은 묶음으로 묶고 데이터 차원을 축소해 정제하는 과정이 필요함. -예) 고전, 프랑스어, 영어 >> 언어 능력 -PCA ( Principal Component Analysis ) : 주성분 분석 - 변수들의 선형 조합에 의해 대표적인 주성분을 만들어 차원을 줄이는 방식(고유분산이 필요 x) -t-SNE (t-Stochastic Neighbor Embedding) : t-분산 확률적 인접 임베딩 방법을 사용해 데이터를 표시하는 방식 / 확률 분포에 의해 2차원 공간에 mapping 함 -FA (Facto.. 2021. 9. 2. 이전 1 다음
