1. 자료의 차원 : 분석하는 데이터의 종류의 수를 의미한다. 2. 자원의 축소 : 자원의 축소는 어떤 목적에 다라서 변수(데이터의 종류)의 양을 줄이는 것이다. 3. 차원 축소의 필요성 ① 복잡도의 축소(Reduce Complexity) 데이터를 분석하는 데 있어서 분석시간의 증가(시간복잡도: Time Complexity)와 저장변수 양의 증가(공간복잡도 : Space Complexity)를 고려 시 동일한 품질을 나타낼 수 있다면 효율성 측면에서 데이터 종류의 수를 줄여야 한다. ② 과적합(Overfit)의 방지 차원의 증가는 분석모델 파라메터의 증가 및 파라메터 간의 복잡한 관계의 증가로 분석결과의 과적합 발생의 가능성이 커진다. 작은 차원만으로 안정적인(robust) 결과를 도출해 낼 수 있다면 ..