6. 차원 축소에 대한 설명으로 틀린 것은?
- 1차원 축소의 방법에는 변수 선택과 변수 추출이 있다.
- 2여러 변수의 정보를 최대한 유지하기 위해 데이터 세트의 변수 개수를 유지한다.
- 3차원 축소 후 학습할 경우, 회귀나 분류, 군집 등의 머신러닝 알고리즘이 더 잘 작동된다.
- 4새로운 저차원 변수 공간에서 시각화하기 쉽다.
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