차원 축소: 변수 선택과 변수 추출의 비밀 무기 (PCA 포함)머신러닝과 데이터 분석에서 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 중요한 기술입니다. 데이터의 차원을 줄이는 것은 데이터 처리 속도 향상, 모델 성능 개선, 과적합 방지 등의 효과를 가져옵니다.이 글에서는 변수 선택과 변수 추출이라는 두 가지 주요 차원 축소 기법을 쉽고 명확하게 설명하고, 각 기법의 장단점, 활용 사례, 실제 적용 방법까지 단계별로 안내합니다. 또한, 변수 추출의 대표적인 방법인 PCA(주성분 분석)에 대해 심층적으로 다루어 이해를 높일 수 있도록 돕겠습니다.1. 차원의 저주: 고차원 데이터의 문제점데이터의 차원이 높아질수록 데이터 처리에 필요한 계산량과 시간이 기하급수적으로 증가합니다. 이는 데이터 분석..