차원 감소는 고차원 데이터 세트의 변수를 더 적은 수의 변수로 줄이는 방법입니다. 이를 통해 데이터를 시각화하고 모델 성능을 개선하며 계산 비용을 줄일 수 있습니다. 차원 축소 방법론에는 주성분 분석(PCA), t-SNE 및 LLE가 포함됩니다.
차원축소의 특징
- 데이터의 정보 손실: 차원 감소는 고차원 데이터 세트의 변수를 더 적은 수의 변수로 줄이기 때문에 데이터의 정보 손실로 이어질 수 있습니다. 따라서 감소된 변수는 원래 변수를 대표하도록 정확하게 선택되어야 합니다.
- 모델의 성능 향상: 차원 감소는 고차원 데이터 세트에서 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 높은 차원의 데이터 세트는 모델의 계산 비용을 증가시키므로 더 적은 수의 변수로 줄이면 계산 비용을 줄이면서 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 데이터 시각화: 데이터를 시각화하기 위해 차원 축소를 사용할 수 있습니다. 데이터를 적은 수의 변수로 줄이면 데이터를 시각화할 수 있습니다.
차원 축소의 장단점
이점:
- 고차원 데이터 세트에서 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
- 데이터를 시각화하여 데이터의 특성을 이해할 수 있습니다.
- 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
불리:
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- 감소된 변수가 원래 변수를 나타내지 않는 경우 정보 손실이 발생할 수 있습니다.
- 변수를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다.
- 축소된 데이터의 해석이 어려울 수 있습니다.
차원 축소 방법론
차원 감소 방법론은 선형 및 비선형 방법으로 나눌 수 있습니다.
선형 차원 축소
- PCA(Principal Component Analysis): 변수 간의 상관관계를 고려하여 중요한 정보가 포함된 주성분을 추출하여 변수를 줄이는 방법입니다. 주성분은 고유값과 고유벡터에 의해 결정됩니다.
- LDA(Linear Discriminant Analysis): 클래스를 구분하는 데 사용되는 차원 감소 방법입니다. 변수 간의 상관관계를 고려하여 클래스 간 분산을 최대화하고 클래스 내 분산을 최소화하도록 축소합니다.
비선형 차원 감소
- t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding): 거리 정보를 유지하면서 고차원 데이터셋을 2차원 또는 3차원으로 줄이는 방법입니다. 고차원 데이터 집합의 클러스터 구조를 보존하여 쉽게 시각화할 수 있습니다.
- LLE(Locally Linear Embedding): 로컬 선형 관계를 유지하면서 데이터 세트를 줄이는 방법입니다. 고차원 데이터 세트의 로컬 구조를 보존하여 쉽게 시각화할 수 있습니다.
기타 차원 축소 방법
- SVD(Singular Value Decomposition): PCA와 유사한 선형 대수학에 사용되는 분해 방법입니다.
- NMF(Non-negative Matrix Factorization): 비음수 행렬 분해 방법으로 이미지 처리, 음성 처리 등에 사용됩니다.
- 데이터셋의 특성에 따라 차원 축소 방법론을 선택해야 하며, 차원 축소를 적용하기 전에 데이터셋을 충분히 이해하고 분석 목적에 따라 축소 변수를 결정하는 것이 중요하다.