주성분 분석 (Principal Component Analysis)¶ 차원과 차원 축소¶ 지금까지 우리는 데이터가 가진 속성을 특성이라고 불렀다. 과일 사진의 경우 10,000개의 픽셀이 있기 때문에 10,000개의 특성이 있는 셈이다. 머신러닝에서는 이런 특성을 차원(dimension)이라고도 부른다. 이 차원을 줄일 수 있다면 저장 공간을 크게 절약할 수 있을 것이다. 이를 위해 비지도 학습 작업 중 하나인 차원 축소(dimensionality reduction) 알고리즘을 다루어 보자. 차원 축소는 데이터를 가장 잘 나타내는 일부 특성을 선택하여 데이터 크기도 줄이고 지도학습 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 방법이다. 또한 줄어든 차원에서 다시 원본 차원으로 손실을 최대한 줄이면서 복원할 수도 있다..
