차원 축소는 데이터 분석에서 중요한 기법으로, 고차원 데이터를 더 낮은 차원으로 변환하는 과정입니다. 이 방법은 데이터의 주요 특징을 유지하면서 불필요한 정보를 제거하여 시각화나 처리 속도를 개선하는 데 도움을 줍니다. 주로 사용되는 기법으로는 주성분 분석(PCA)와 t-SNE가 있습니다. 이러한 기법들은 데이터의 구조를 이해하고, 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 유용합니다. 차원 축소는 특히 이미지 처리, 자연어 처리와 같은 분야에서 널리 활용됩니다.