차원 축소

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일반

차원 축소 (통계학) - 차원 축소는 데이터 분석에서 최적의 변수 부분 집합을 선택하거나 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하는 과정으로, 특성 선택, PCA, NMF, 커널 PCA, 매니폴드 학습, LDA, 오토인코더, t-SNE, UMAP 등의 기법이 활용되어 데이터 시각화, 차원의 저주 완화, 특징 추출 등에 응용된다.
차원 축소 (물리학) - 차원 축소는 D+n차원 장론을 특정 형태의 공간에 정의하여 고차원 이론을 낮은 차원에서 이해하는 과정으로, 장들이 다양한 형태로 분해되며 중력장 분해가 핵심이고 페르미온은 유지되는 특징을 가진다.

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