목록고차원의 저주 (1)

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주성분 분석(PCA)의 개념적 이해

"주성분 분석을 개념적으로 이해하기 위한 포스팅입니다" 데이터 분석과 머신러닝 모델에 대해 공부하다 보면 데이터 전처리가 매우 중요하다는 것을 알 수 있습니다. 그중 특히, input features(변수)의 수가 매우 많은 경우 고차원의 저주, 다중공선성 문제가 발생할 수 있습니다. 고차원의 저주 모델이 매우 복잡해져 학습 시간이 매우 길어지고, 모델이 일반화 되지 못해(overfitting) 예측력 등의 퍼포먼스가 저하되는 현상 다중공선성 문제 그리고 각 변수 간에 상관성이 있는 경우 모델이 제대로 fitting 되지 못하는 현상 (선형 회귀로 예를 들면 독립 변수의 계수가 불안정해짐) 이 두 가지 문제를 해결하는 방법 중 하나가 주성분 분석(Principal Component Analysis) 입니..
통계 2020. 9. 1. 02:09
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