반응형 2024/10/162 PCA와 t-SNE로 고차원 데이터를 다루는 법: 차원 축소 기법을 통한 고차원 데이터 처리와 시각화 고차원 데이터를 처리하는 것은 머신러닝과 데이터 분석에서 중요한 과제 중 하나입니다. 데이터가 많고 차원이 높아질수록, 모델이 과적합되거나 성능이 저하될 위험이 커집니다. 차원 축소 기법은 이러한 문제를 해결하면서도 데이터의 중요한 정보를 유지하도록 도와줍니다. 이 글에서는 차원 축소의 대표적인 기법인 PCA(주성분 분석)와 t-SNE(티-스니) 방법을 살펴보고, 고차원 데이터를 효율적으로 처리하고 시각화하는 방법을 알아보겠습니다. 차원 축소의 필요성: 고차원 데이터의 문제점1) 차원의 저주(Curse of Dimensionality)차원이 높아질수록(즉, 특징의 수가 많아질수록) 데이터 분석이 어려워지는 현상을 차원의 저주라고 합니다. 고차원 데이터에서는 데이터 포인트 간 거리가 멀어지고, 모델이 중요.. 2024. 10. 16. K-최근접 이웃(K-NN) 알고리즘 완벽 이해: 기본 개념부터 거리 측정 방법까지 K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, K-NN) 알고리즘은 머신러닝에서 매우 간단하면서도 강력한 기법입니다. 이 알고리즘은 데이터를 분류하거나 회귀 분석을 할 때, '가까운 것이 비슷하다'는 직관적인 아이디어를 바탕으로 작동합니다. K-NN은 데이터를 학습하는 과정을 거치지 않고, 새로운 데이터를 기존 데이터와 비교하여 예측하는 게으른 학습(lazy learning) 방식입니다. 이 글에서는 K-NN의 기본 개념과 원리, 실생활에서의 활용 사례, 그리고 분류와 회귀에서의 적용 방식을 쉽게 풀어 설명하겠습니다. K-NN 알고리즘의 원리: 가까운 이웃 찾기K-NN은 새로운 데이터가 주어졌을 때, 이미 레이블이 지정된 데이터들 중에서 가장 가까운 K개의 이웃을 찾고, 그 이웃들의 레이블을 바탕.. 2024. 10. 16. 이전 1 다음 반응형
