고차원 데이터 분석 썸네일형 리스트형 차원 축소 기법: PCA와 t-SNE 비교 🔍 서론: 왜 차원 축소가 필요한가?현대의 데이터는 갈수록 복잡하고 고차원적인 형태를 띠고 있습니다. 예를 들어, 이미지, 음성, 센서 데이터, 유전자 데이터 등은 수천에서 수만 개의 변수로 이루어져 있어 분석이나 시각화, 학습에 어려움을 줍니다. 이러한 상황에서 **차원 축소(Dimensionality Reduction)**는 핵심적인 역할을 합니다.차원 축소는 고차원의 데이터를 보다 낮은 차원으로 변환하여, 정보 손실을 최소화하면서도 데이터의 핵심 구조를 유지할 수 있도록 도와줍니다. 본 글에서는 대표적인 차원 축소 기법인 **PCA(주성분 분석)**와 **t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)**를 비교하고, 각각의 장단점과 활용 사례를 설명합니.. 더보기 이전 1 다음
