인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 마소캠퍼스입니다.

우선 엄밀한 의미로 이해하신 내용이 맞습니다.

즉 차원의 저주란 공간이 방대해짐에 따라 상대적으로 데이터가 희소해지는 것으로,

차원 증가에 따라 데이터의 밀도가 감소하는 것이 맞습니다.

단 "데이터 공간이 희소해지다" 라는 표현은 데이터 분석 실무 현장에서 관용적으로

통용되는 표현으로, 같은 의미로 사용한다 이해하시면 좋을 것 같습니다.

감사합니다.

마소캠퍼스 드림.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. soan님.

차원 축소 개념에서 “차원의 저주”와 관련된 부분에 대해 질문을 주셨네요. ‘차원의 저주’는 차원이 증가할수록 데이터가 고르게 분포하지 않고 희소해지는 현상을 말합니다. 차원이 늘어나면 데이터가 존재해야 할 공간은 기하급수적으로 커지지만, 실제로 데이터는 그 공간 안에서 드물게 존재하게 됩니다. 즉, 밀도가 낮아진다는 것을 의미합니다.

정리하자면, 차원이 늘어날수록 데이터 포인트 간의 거리가 늘어나게 되며, 이로 인해 데이터 밀도가 감소하게 됩니다. 따라서 “데이터 공간이 희소해진다”라는 표현은 데이터가 넓어진 공간에 드문드문하게 분포하게 됨을 의미하는 것으로 이해하시면 됩니다.

관련 질문에 대해서는 다음의 답변 링크도 추가적으로 확인해 보시면 도움이 되실 것입니다:
- 빅데이터 분석에서의 차원의 저주와 해결책에서는 차원의 저주에 대해 상세히 설명하고 해결 방법을 제시합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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