1. 차원감소 dimensionality reduction란? 차원감소 dimensionality reduction은 말 그대로 벡터의 차원을 줄이는 방법을 말합니다. 데이터의 양이 너무 방대할 때, 행렬 내부 원소의 대부분이 0이거나(sparse matrix) 중요도가 낮을 때, 벡터의 차원을 줄이게 됩니다. 이때, 단순히 물질적으로 공간을 축소하는 것이 아니라 중요한 정보는 최대한 유지하면서 줄이는 것이 핵심입니다. 아래의 그림처럼 데이터의 분포를 고려해 중요한 '축'을 찾는 일을 수행합니다. 2. SVD 특잇값분해 차원을 감소시키는 방법 중, 특이값 분해 SVD(Singular Value Decomposition)을 이용하겠습니다. SVD는 임의의 행렬을 세 행렬의 곱으로 분해합니다. U, V는 직..
