전통적인 차원 축소 기법들이 데이터의 선형적 구조나 통계적 특성에 기반을 둔다면, 최근의 차원 축소 기법들은 비선형적(Non-linear) 구조, 데이터의 위상(Topology), 그리고 딥러닝을 활용하는 방향으로 발전해 왔습니다.최근 각광받는 대표적인 차원 축소 기법 세 가지는 다음과 같습니다.1. t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)t-SNE는 고차원 공간에 있는 데이터 포인트 간의 유사도(지역적 구조)를 최대한 보존하면서 2차원이나 3차원과 같은 저차원 공간에 시각화하는 데 매우 강력한 성능을 보이는 기법입니다.핵심 아이디어: 고차원 공간에서 가까운 데이터 포인트들은 저차원 공간에서도 가깝게 유지되도록 만듭니다. 데이터 포인트 간의 유사성을 ..
