Mathpresso 머신 러닝 스터디 — 15. 차원 축소(Dimensionality Reduction)

이 글은 Mathpresso의 머신러닝 스터디 시리즈 중 15번째 주제인 '차원 축소(Dimensionality Reduction)'에 대해 다룹니다. 고차원 데이터가 가지는 '차원의 저주' 문제, 즉 데이터 표현에 필요한 양이 기하급수적으로 증가하고 분류기 성능이 저하되는 현상을 설명합니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 데이터의 의미를 잘 나타내는 핵심 특징을 추출하는 차원 축소의 필요성을 강조합니다. 글에서는 차원 축소의 개념과 함께 선형대수학적 내용을 포함하지만, 수식보다는 개념 전달에 초점을 맞추고 있습니다.