꿈라CBT차원 축소(Dimensionality Reduction)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1변수의 개수가 지나치게 많을 때 발생하는 이른바 '차원의 저주' 문제를 완화할 수 있다.
- 2데이터에 포함된 잡음(Noise)을 줄여 주어 모델의 과적합을 방지하는 데 도움이 된다.
- 3고차원 데이터를 2차원이나 3차원으로 축소하면 사람이 눈으로 확인할 수 있는 형태로 시각화할 수 있다.
- 4원본 데이터의 정보를 그대로 보존하면서 차원만 줄이므로, 축소 과정에서 정보 손실이 전혀 발생하지 않는다.