변수의 수 = 차원의 수차원이 높아지면 분석이 힘들어진다 차원의 수를 줄이기 위한 방법1. 차원 선택변수 간의 관계를 보고, 덜 중요하거나 불필요한 변수 제거(사용이 쉽지만 정보 손실 커짐)2. 차원 추출데이터를 잘 설명하는 새로운 변수를 만들어냄(해석이 힘듦) PCA는 차원 추출의 한 가지 방법 PCA를 사용하여 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 바꾼다 PCA의 장점: 변수들의 정보를 최대한 보존하여 PCA를 진행한 데이터로 예측 모델을 만들 시, 더 일반화된 결과물을 얻을 수 있다.PCA의 단점: 여러 변수들의 영향을 받아 만들어진 것이기 때문에, 주성분이 무엇을 의미하는지 해석이 어렵다. 많은 비용과 시간pca 공부https://ddongwon.tistory.com/114 PCA (Princip..
