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데이터 낚시꾼
차원의 저주: 데이터 밀도, 거리 집중 현상, KNN 과적합, PCA 실험
요약 고차원 데이터는 차원의 저주(Curse of Dimensionality)로 인해 데이터 간 거리가 멀어지고 희소해짐거리 기반 알고리즘(KNN 등)은 고차원에서 거리의 의미가 사라지며 성능이 급감함 (거리 집중 현상)모델 복잡도가 증가하고 과적합 위험이 커져 일반화 성능 저하고차원 데이터도 종종 저차원 구조(다양체)를 가짐 → 이를 활용한 차원 축소가 핵심PCA, AutoEncoder를 통해 유의미한 저차원 표현으로 압축 가능CNN은 이미지 데이터의 구조적 특성을 활용하여 사실상 차원 축소 효과Dropout, 정규화(L1/L2) 등은 과적합 방지에 효과적Random Forest처럼 서로 다른 feature subset을 사용하는 앙상블도 효과적KNN+PCA 조합은 고차원에서도 KNN 성능을 유지하거나..
기계학습
2025. 4. 10. 00:04