728x90 시각화2 [PYTHON] PCA(주성분 분석) 활용 시점 3가지와 차원의 저주 해결 방법 데이터 사이언스 분야에서 변수의 개수가 너무 많아 분석이 불가능해지거나 모델의 성능이 급격히 떨어지는 현상을 우리는 '차원의 저주(Curse of Dimensionality)'라고 부릅니다. 수백, 수천 개의 특성(Feature) 중에서 정말 중요한 핵심 정보만을 추출하여 데이터의 복잡성을 낮추는 가장 강력한 통계적 방법이 바로 PCA(Principal Component Analysis, 주성분 분석)입니다. 본 가이드에서는 PCA의 메커니즘과 실무 적용 시 발생하는 문제에 대한 해결책을 상세히 다룹니다.1. PCA의 핵심 원리와 기존 차원 축소 기법과의 차이PCA는 단순히 변수를 버리는 '특성 선택(Feature Selection)'과 다릅니다. 기존의 변수들을 선형 결합하여 데이터의 분산(Varian.. 2026. 4. 8. [PYTHON] Matplotlib 한글 깨짐 해결법 완벽 가이드 Python의 대표적인 시각화 도구인 Matplotlib은 강력한 기능을 제공하지만, 기본 설정에서는 한글이 깨지는 문제가 자주 발생합니다. 이 글에서는 한글 깨짐 현상의 원인과 다양한 해결 방법을 단계별로 안내합니다.1. 한글 깨짐 문제의 원인Matplotlib은 내부적으로 시스템에 설치된 폰트를 참조하여 텍스트를 렌더링합니다. 하지만 대부분의 운영체제에서 기본 한글 폰트가 설정되어 있지 않거나 Matplotlib이 이를 인식하지 못해 한글이 깨지거나 물음표(?)로 표시되는 현상이 발생합니다.2. 해결 방법 요약표방법설명적용 OS폰트 직접 지정matplotlib.rcParams에 폰트 지정Windows, macOS, Linux폰트 설치NanumGothic 또는 Malgun Gothic 설치Linux (.. 2025. 7. 25. 이전 1 다음 728x90
