밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

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󻱴󽴔󽴔󺠿󻱃󼗿󽴔󺞳󺶷󺋿

5116 primes: 50%|████████ | 49529/99997 [00:03<00:03, 15905.90it/s]

간혹

tqdm

이 코드에 문제를 일으키는 경우가 있다. 화면이 제대로 그려지지 않

거나 반복문이 멈춰버리는 경우가 있다. 그리고 실수로

tqdm

반복문으로 또 다

른

tqdm

반복문을 감싸버리면 이상한 일이 일어나기도 한다. 하지만 대체로 단

점보다 장점이 월등히 많기 때문에 느린 계산을 수행할 때는 가능하면 사용하

겠다.

10.8

차원 축소

가끔씩 데이터의 ‘실제(혹은, 유용한)’ 차원은 주어진 데이터의 차원과 다를 수

있다. 예를 들어 그림

10

-

6

의 데이터를 살펴보자.

그림 10-6

󽴔󼉤󻱃󽴔󽴧󻱧󺾊󺣫󽴨󽴔󺠿󻱃󼗿

축이 ‘잘못된’ 데이터를 보면 데이터의 편차가

x

축이나

y

축이 아닌 다른 차원을

따라 발생하는 것을 확인할 수 있다.

이런 경우

주성분 분석(

principal

component

analysis

)이라는 기술을 통해 데

이터의 편차를 최대한 포착하는 차원을 찾아낼 수 있다.

 사실 저차원 데이터에서는 차원 축소를 사용하지 않는다. 차원 축소는 고차원 데이터에서

편차를 가장 잘 잡아낼 수 있는 부분 집합을 찾아낼 때 유용하다. 하지만 2차원인 이 책에

서 고차원의 데이터를 설명하기 어려우니, ...