Python으로 배우는 차원 축소

고차원 데이터셋은 부담스럽게 느껴질 수 있고, 어디서 시작해야 할지 막막할 때가 많습니다. 보통은 새 데이터셋을 먼저 시각적으로 탐색하지만, 차원이 너무 많으면 기존 방법만으로는 충분하지 않아 보일 수 있죠. 다행히 고차원 데이터에 특화된 시각화 기법들이 있으며, 이 강의에서 이를 소개합니다. 데이터를 탐색하다 보면, 분산이 거의 없거나 다른 특성과 중복되어 많은 정보를 담지 못하는 특성들이 종종 발견됩니다. 이런 특성을 찾아내어 데이터셋에서 제거하고, 의미 있는 특성에 집중하는 방법을 배웁니다. 다음 단계로, 이런 특성들로 모델을 만들다 보면 예측하려는 대상에 전혀 영향을 주지 않는 특성이 있을 수도 있습니다. 차원을 줄이고 복잡성을 낮추기 위해, 이러한 무관한 특성도 찾아서 제거하는 방법을 학습합니다. 마지막으로, 상관성이 없는 주성분을 계산해 차원을 줄여 주는 특성 추출 기법도 익히게 됩니다.