주성분 분석으로 데이터 차원 축소하기
주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터의 차원을 줄여 데이터의 효율성을 높이는 강력한 기법입니다. 이 방법은 데이터의 변동성을 최대한 보존하면서 불필요한 정보를 효과적으로 제거합니다. PCA는 특히 데이터 전처리 과정에서 시각화, 노이즈 감소 및 계산 비용 절감에 유용하게 활용됩니다. 주성분은 원본 데이터의 선형 조합으로 구성되며, 이를 통해 데이터 간의 관계를 보다 명확히 이해할 수 있습니다. 이러한 특성 덕분에 PCA는 머신러닝 및 데이터 분석 분야에서 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다.