dimension reduction

차원축소 (dimension reduction)

• data 대비 변수가 너무 많아지게 될때 , 차원축소가 필수적이다.

차원축소 알고리즘

• 1. matrix factorization
• 2. neighbor graph

크게 이렇게 두가지로 나누어진다.

PCA

matrixfactorization 을 base로 한다.

1. 분산이 최대인 축을 찾는다.
2. 찾은 축과 직교하게 , 분산이 최대인 두번째 축을 찾아 투영시키는 방식

but , 선형방식으로 정사영하면서 축소하기 때문에 군집된 data들이 뭉개지는 단점이 있다 .

t-SNE

unsupervised learning 으로 , neighboring graph를 base로 한다.

• manifold를 잘 학습하여 , 데이터의 차원을 축소하거나 , 의미있는 데이터를 추출하거나 , data를 가시화하는 manifold learning의 일종이다.