🏆 학습 목표

• Vector transformation의 목적과 사용예시를 설명 할 수 있다.
• eigenvector / eigenvalue를 설명 할 수 있다.
• 데이터의 feature 수가 늘어나면 생기는 문제점과 이를 handling 하기 위한 방법을 설명 할 수 있다.
• PCA의 목적과 기본원리를 설명 할 수 있다.

• Vector transformation(선형 변환)
• Eigenvector(고유벡터) & Eigenvalue(고유값)
• 고차원의 문제 (The Curse of Dimensionality)
• Dimension Reduction
• Principal Component Analysis (PCA)