차원 축소는 원본 데이터의 특성을 적은 수의 새로운 특성으로 변환하는 비지도 학습의 한 종류이다. 차원 축소는 저장 공간을 줄이고 시각화하기 쉽고 다른 알고리즘의 성능을 높일 수 있다는 장점을 갖는다. 주성분 분석은 차원 축소 알고리즘의 하나로 데이터에서 가장 분산이 큰 방향을 찾는 방법이다. 이러한 방향을 주성분이라고 부르며 주성분 분석은 원본 데이터를 주성분에 투영하여 새로운 특성을 만들 수 있다. 일반적으로 주성분은 원본 데이터에 있는 특성 개수보다 작다. PCA 클래스 PCA 클래스를 통해 과일 사진 데이터에서 주성분 분석을 수행해보자. !wget https://bit.ly/fruits_300_data -O fruits_300.npy import numpy as np fruits = np.load..
