Dimension Reduction
학습이 curse of dimensionality 도 그렇고 데이터가 너무 고차원이면 자원, 시간 모든 측면에서 썩 좋지 못하다. 따라서 정보의 핵심을 잘 유지하며 ‘compress’ 하는게 중요한데 대표적으로 아래의 방법들이 basic 하다.
- PCA(Principle Component Analysis) : Unsupervised
- FIsher’s LDA(Linear Discriminant Analysis) : Supervised