개요데이터 차원 축소(Dimensionality Reduction)는 고차원 데이터를 보다 효율적으로 분석하고 시각화하기 위해 데이터의 주요 특징을 유지하면서 불필요한 변수를 제거하는 기법입니다. 머신러닝, 빅데이터 분석, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 모델 성능 향상 및 계산 비용 절감에 중요한 역할을 합니다. 본 글에서는 차원 축소의 개념, 주요 기법, 활용 사례 및 최신 동향을 살펴봅니다.1. 데이터 차원 축소란?차원 축소는 데이터의 변수를 줄이면서도 데이터의 핵심 정보를 유지하는 기법으로, 데이터 분석의 성능을 향상시키고 계산 효율성을 극대화하는 데 사용됩니다.1.1 데이터 차원 축소의 필요성고차원 데이터 문제 해결: 차원이 증가하면 연산량이 기하급수적으로 증가하는 ‘차원의 저주(Cu..
