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.