1. 주성분 분석(principal component analysis)란? 주성분 분석(PCA)은 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법을 말합니다. 이 때 서로 연관 가능성이 있는 고차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간(주성분)의 표본으로 변환하기 위해 직교 변환을 사용합니다. 이렇게 설명 했을 때 이해하기가 살짝 어려운데요~ 주성분 분석이 어떤 경우에 사용되는지 먼저 살펴 보면 이해하기가 쉽습니다. 인공지능에서는 데이터의 차원이 엄청 많은데요~ 그러다 보니 계산 속도도 느려지고 저장할 수 있는 공간도 어마어마 해 집니다. 가령 3차원의 데이터를 살펴 보면 4 * 4 * 4 형태의 데이터가 있다면 저장할 수 있는 공간은 64개의 메모리 공간이 필요합니다. 이 데이터를 손실 ..