차원의 저주
term_id: curse_of_dimensionality
Category: basic_concepts
Definition
차원의 저주는 저차원 환경에서는 발생하지 않는 현상이 고차원 공간에서 데이터를 분석할 때 발생하는 다양한 문제를 지칭합니다. 특징(feature)의 수가 증가함에 따라 데이터 포인트 간의 거리가 모두 유사해지고, 모델이 학습하기 위해 필요한 데이터의 양이 기하급수적으로 늘어나며 성능이 저하됩니다.
Summary
차원이 증가함에 따라 공간의 부피가 지수함수적으로 증가하여 데이터가 희소해지고 거리 측정 지표의 유효성이 떨어지는 현상입니다.
Key Concepts
- 고차원 공간
- 데이터 희소성
- 거리 지표 저하
- 지수적 성장
Use Cases
- PCA(주성분 분석) 사용 근거 제시
- 텍스트 마이닝에서 모델 실패 원인 설명
- 특성 선택 전략 설계