차원 축소(Dimensionality Reduction 또는 Dimension Reduction)고차원 원본 데이터의 의미 있는 특성을 원래의 차원과 가깝게 유지할 수 있도록 고차원 공간에서 저차원 공간으로 데이터를 변환하는 것을 말한다. 즉, 고차원의 데이터로부터 저차원의 데이터로 변환하는 방법이다. 차원 축소를 할 때는 원본 데이터로부터 일부 정보가 손실될 수 있어 원본 데이터로부터의 정보 손실을 최소화하면서 저차원으로 얼마나 잘 재표현할 수 있느냐가 관건이다. 이론적으로 변수간 독립성 만족 시 변수의 수가 증가할수록 모델의 성능이 향상한다. 그러나 실제 상황에서는 변수간 독립성 가정 위배, 노이즈 존재 등으로 인해 변수의 수가 일정 수준 이상 증가하면 모델의 성능이 저하되는 차원의 저주에 빠진다..