국소 선형 임베딩(LLE)이란? AI에서 이웃의 재구성 관계로 데이터의 차원을 줄이는 방법

국소 선형 임베딩(LLE)은 각 데이터를 가까운 이웃의 가중합으로 표현하고 그 재구성 관계를 낮은 차원의 좌표에서도 유지하려는 방법입니다. 가중치와 확률의 차이, 이웃 수·출력 차원·정규화의 역할, Isomap·PCA와의 구분, 새 입력 변환과 결과 해석의 주의점을 설명합니다.

아이소맵(Isomap)이란? AI에서 이웃을 따라 잰 거리로 데이터의 차원을 줄이는 방법

아이소맵(Isomap)은 가까운 이웃의 그래프에서 최단 경로 거리를 구하고 이를 낮은 차원의 좌표로 옮기는 비선형 차원 축소 방법입니다. 직선 거리와 측지 거리, 이웃 수·반경·출력 차원의 뜻, PCA·UMAP과의 차이, 지름길·그래프 단절·새 입력·계산 비용의 주의점을 설명합니다.