- 주성분 분석(PCA)은 차원 축소의 대표적인 알고리즘이며, 데이터의 분산이 가장 큰 방향을 찾습니다. 📉
- PCA는 원본 데이터의 특성을 줄여 저장 공간을 절약하고, 모델의 성능을 유지하면서 수행 속도를 향상시킬 수 있습니다. 🚀
- 사이킷런의 PCA 클래스를 사용하여 주성분 개수를 지정하고 데이터를 변환할 수 있습니다. 🤖
- PCA로 축소된 데이터는 역변환을 통해 원본 데이터를 재구성할 수 있으며, 시각화를 통해 데이터의 분포를 확인할 수 있습니다. 🖼️
- PCA는 분류 또는 군집 알고리즘과 함께 사용하여 더 효율적인 모델을 만들 수 있습니다. 🤝
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