주성분분석 주성분분석 - Principal Component Analysis (PCA) 머신러닝 모델링을 할 때 가끔 너무 많은 양의 데이터 또는 많은 피처/특성으로 인해 메모리 문제 등 곤란을 겪을 때가 있다. 또한, 데이터들의 의미를 제대로 표현하기도 어려울 수 있다. 이러한 때에, 데이터셋의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터로 만들어 처리를 해주는 것이 용이 할 수 있다. 컴퓨터가 일반적으로 표현할 수 있는 시각화 과정은 x,y축 그리고 z축 까지의 2차원 혹은 3차원의... MachineLearningPCA주성분분석머신러닝python차원축소MachineLearning
주성분분석 - Principal Component Analysis (PCA) 머신러닝 모델링을 할 때 가끔 너무 많은 양의 데이터 또는 많은 피처/특성으로 인해 메모리 문제 등 곤란을 겪을 때가 있다. 또한, 데이터들의 의미를 제대로 표현하기도 어려울 수 있다. 이러한 때에, 데이터셋의 차원을 축소해 새로운 차원의 데이터로 만들어 처리를 해주는 것이 용이 할 수 있다. 컴퓨터가 일반적으로 표현할 수 있는 시각화 과정은 x,y축 그리고 z축 까지의 2차원 혹은 3차원의... MachineLearningPCA주성분분석머신러닝python차원축소MachineLearning