1. 소개: 주성분 분석주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 고차원 데이터를 저차원으로 압축하는 가장 기본적이면서도 강력한 차원 축소 기법입니다.고객 데이터가 100개의 특성(나이, 소득, 구매 이력, 클릭 패턴 등)을 가지고 있다면, 이를 모두 분석하는 것은 매우 복잡하고 시간이 많이 걸립니다. PCA는 이 100개의 특성 중에서 가장 중요한 정보를 담고 있는 5~10개의 '핵심 특성'으로 압축해줍니다.AI/ML 학습에서 PCA가 중요한 이유학습 속도 향상: 데이터 차원이 줄어들면 모델 학습 시간이 대폭 단축됩니다과적합 방지: 불필요한 노이즈를 제거하여 모델이 일반화를 더 잘하도록 돕습니다시각화 가능: 고차원 데이터를 2D/3D로 압축하여 사람이 이해할 수 있게 ..
