파이썬으로 데이터 전처리하기: 차원 축소

파이썬으로 데이터 전처리하기: 차원 축소

서론

데이터 분석과 머신러닝 모델링을 수행할 때, 데이터의 차원이 높을 경우 다루기 어려울 때가 많습니다. 고차원 데이터를 다루는 것은 시각화, 모델링, 해석 등에서 어려움을 겪을 수 있기 때문에 이를 축소하는 차원 축소(dimensionality reduction) 기법이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 데이터 차원을 축소하는 여러 기법을 소개하고, 각 기법의 장단점을 살펴보겠습니다.

기법 1: 주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)

PCA는 가장 일반적으로 사용되는 차원 축소 기법 중 하나입니다. 이 기법은 데이터의 분산을 최대한 보존하는 저차원 표현을 찾아냅니다. 주성분 분석은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

1. 데이터를 평균 0, 분산 1의 정규분포를 따르는 형태로 스케일링합니다.
2. 공분산 행렬을 계산합니다.
3. 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 계산합니다.
4. 고유값을 기준으로 고유벡터를 정렬합니다.
5. 주성분 개수에 따라 고유벡터를 선택하여 데이터를 새로운 차원으로 사상합니다.

PCA의 장점은 데이터의 분산을 최대한 보존하여 중요한 정보를 유지한다는 점입니다. 그러나 PCA는 선형 변환 기법이기 때문에 비선형 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.

기법 2: t-SNE

t-SNE는 고차원 데이터를 저차원 공간으로 사상하는 비선형 차원 축소 기법입니다. t-SNE 알고리즘은 데이터 간의 유사성을 고려하여 데이터를 사상하는데, 이를 통해 시각화에 적합한 저차원 표현을 얻을 수 있습니다.

t-SNE의 주요 장점은 다음과 같습니다. - 비선형적인 구조를 보존하면서 데이터를 차원 축소할 수 있다. - 시각화에 우수한 성능을 보여준다.

하지만 t-SNE는 계산 비용이 매우 높기 때문에 대규모 데이터셋에는 적용하기 어렵다는 단점이 있습니다.

기법 3: 자기 조직화 맵 (Self-Organizing Map, SOM)

SOM은 신경망 기반의 차원 축소 알고리즘입니다. SOM은 데이터를 주어진 크기의 격자에 사상하여 인접한 공간에 유사한 데이터가 위치하도록 합니다. SOM은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

1. 가중치 벡터를 초기화합니다.
2. 데이터에서 랜덤하게 샘플을 선택하고, 최근접 이웃 유닛을 찾습니다.
3. 최근접 이웃 유닛과 주변 유닛들을 업데이트합니다.
4. 주어진 반복 횟수 내에서 2 ~ 3 단계를 반복합니다.

SOM의 장점은 인접한 데이터 포인트들이 비슷한 특성을 가지도록 데이터를 맵에 사상한다는 점입니다. 그러나 SOM은 높은 차원의 데이터를 저차원으로 축소하는 데에 적합한 기법은 아니며, 학습 시간이 오래 걸린다는 단점이 있습니다.

결론

이번 포스팅에서는 파이썬을 이용하여 데이터 차원 축소의 기법을 소개했습니다. PCA, t-SNE, SOM 등 각각의 기법에는 장단점이 있으므로 데이터 특성과 목적에 따라 적절한 기법을 선택해야 합니다. 데이터 전처리에서 차원 축소는 중요한 과정이므로, 다양한 기법을 익히고 활용할 수 있도록 노력해야 합니다.