1. 차원 축소(Dimensionality Reduction) 대부분 데이터 분석의 궁극적인 목표는 종속변수 $Y$를 일련의 독립변수 집합 $[X_{1}, X_{2}, ... , X_{n}]$으로 설명하는 것이다. 그런데 이때 사용하는 독립변수 벡터의 차원이 너무 많으면 여러가지로 문제가 발생한다. 불필요한 혹은 다른 변수들과 유의한 차이가 없는 독립변수들이 포함되면 모형의 성능이 저하된다. 너무 많은 독립변수들을 고려하다보니 계산 비용이 증가한다. 비전문가에게 분석 결과를 이해시키는 직관적인 방법은 시각화인데, 변수 공간이 3차원 이상이 되면 시각화를 하기가 매우 어렵다. 따라서 모형이 사용할 독립변수들을 줄이는 것은 매우 중요한 과제라고 하겠다. 이때 독립변수 벡터의 차원을 줄인다고 해서, 이 과정을..
