차원 축소 기법(PCA/LDA) 🗜️

개요

'차원 축소 기법(PCA/LDA)'에서는 고차원 데이터의 핵심을 효과적으로 파악하고, 모델의 성능을 향상시키는 역할을 하는 기법을 소개합니다. 이 교재를 통해 여러분은 고차원의 복잡한 데이터셋을 저차원으로 축소하는 구조를 파악하게 됩니다. 두 가지 주요 차원 축소 기법인 주성분 분석(PCA)과 선형 판별 분석(LDA)을 배우고, 이러한 기법들이 머신러닝 모델의 과적합 방지와 성능 향상에 어떻게 기여하는지 학습하게 됩니다.

학습 목표

1. 차원 축소의 기본 개념 및 중요성 이해

차원 축소가 머신러닝에서 갖는 의미와 중요성을 이해합니다. 고차원 데이터를 저차원으로 표현하는 방법과 그 효과를 학습합니다.

2. PCA(주성분 분석) 기법 학습

PCA 방법론을 이해하고, 데이터의 분산을 최대화하는 방식으로 차원을 축소하는 과정을 배웁니다. 실제 데이터에 PCA를 적용하여 모델 성능 향상을 경험합니다.

3. LDA(선형 판별 분석) 기법 학습

LDA의 원리를 이해하고, 클래스 간 구분을 최대화하는 방식으로 차원을 축소하는 방법을 학습합니다. 분류 문제에 LDA를 적용하여 차원 축소의 효과를 실습합니다.