TSNE
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[Day37] 차원 축소AIFFEL Life 2020. 12. 15. 18:24
지난 포스트에서 PCA를 배웠는데, 그 이유는 결국 차원 축소를 이해하기 위한 것이었네요. 차원 축소... 딥러닝에서 데이타 셋의 차원이 무척 높은 것을 알 수 있죠. 우리는 3차원이 넘어가면 시각화 할 수 없고, 그러다 보이 벡터의 관계를 이해하기 어려워집니다. 이런 고차원을 저차원으로 낮춰 어떤 벡터들이 어떤 벡터들과 유사하다고 할 수 있는지 시각적으로 볼 수 있다면 유용한 경우가 많기 때문에, tSNE와 같은 기법들이 유용하게 사용됩니다. 1. 차원 축소 - PCA, 주성분분석 (1) excelsior-cjh.tistory.com/167 차원 축소 - PCA, 주성분분석 (1) 차원 축소 - PCA (1) 대부분 실무에서 분석하는 데이터는 매우 많은 특성(feature)들을 가지고 있다. 이러한 데..