Dimensionality reduction

lastmod 2026-11-10created 2015-12-292 edits

Dimensionality reduction(차원 축소)은 고차원 데이터를 정보 손실을 최소화하면서 더 적은 수의 변수로 표현하는 기법이다. 분산을 최대로 보존하는 PCA, 클래스 분리를 고려하는 LDA 같은 선형 방법과 t-SNE, UMAP, 오토인코더 같은 비선형 방법이 있다. 차원의 저주를 완화하고 시각화, 노이즈 제거, 학습 속도 개선에 쓴다.

See also

• Curse of dimensionality
• Machine learning

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• Machine Learning 스터디 (16) Dimensionality Reduction (PCA, LDA)