[TIL] 최근후_200923

- **키워드**:
--> vector transformation, high dimension issue, PCA

- **배운 것**:
-->
1. vector transformation : 행렬과 벡터의 곱은 벡터를 변환시킨다.

2. high dimension issue : 사람은 3차원 공간에 살고있기 때문에, 그것을 초월하는 차원의 데이터를 시각화해도 우리는 잘 인식하지 못한다. 그리고, 모든 피쳐가 효율적인 데이터분석에 도움이 되지는 않는다. 또, 높은 차원의 데이터는 overfitting이라는 문제도 야기하는데, 이것은 새로운 데이터에 적합하지않는 결과를 초래할 수 있다.

3. PCA : 차원축소를 위한 알고리즘. 어떤 데이터의 공분산 매트릭스를 구하고, 고유값과 고유벡터를 구했을때, 가장높은 고유값에 해당하는 고유벡터는 가장높은 분산을 가진다. 그 벡터에 standardized된 데이터를 투영시키면 차원축소 가능!!

- **더 알고 싶은 부분 / 어려웠던 부분**:
--> 모두 어려움!!!