Umap1 고차원 데이터 분석 및 시각화의 모든 것! 효율적인 방법과 핵심 원칙 데이터 분석 기술의 발전과 함께 기업과 연구 기관에서는 점점 더 복잡하고 대규모의 데이터를 다루게 되었습니다. 이러한 데이터 중에서도 고차원 데이터는 특별한 분석과 시각화 기법이 필요합니다. 고차원 데이터란 관측치(샘플)보다 변수가 더 많거나, 변수가 매우 많은 데이터 세트를 의미합니다. 유전자 데이터, 이미지 데이터, 텍스트 데이터 등 다양한 형태로 나타납니다. 고차원 데이터는 분석의 난이도가 높기 때문에, 이를 효과적으로 다루기 위해서는 차원 축소, 시각화 기법, 연산 최적화 기법 등을 적극 활용해야 합니다.고차원 데이터의 가장 큰 어려움 중 하나는 차원의 저주(Curse of Dimensionality)로, 차원이 증가할수록 데이터 간의 거리가 점점 균등해져 패턴을 식별하기 어려워지는 현상입니다. .. 2024. 12. 31. 이전 1 다음