บทความนี้จะมาดูวิธีลด Dimension กันด้วย Principal Component Analysis หรือ PCA กันครับ ออกตัวก่อนว่าบทความนี้ไม่ได้ตั้งใจจะมาอธิบาย PCA นะครับ แต่อยากจะมาให้เห็นว่ามันสามารถเอาไปลด Dimension ได้นะ ลดแล้วข้อมูลจะหน้าตาประมาณไหน 😚

ทำไมต้องลด? บาง Dimension อาจจะไม่จำเป็นในการสร้างโมเดลก็เป็นได้ครับ แต่เราไม่แน่ใจว่าจะตัดออกดีไหมอะไรแบบนี้ แล้วก็ถ้ายิ่งมี Dimension เยอะๆ เราอาจจะเจอปัญหา Curse of Dimensionality ก็เป็นได้ คือยิ่งถ้าเรามี Dimension ที่เยอะขึ้น สิ่งที่จะเกิดตามมาคือข้อมูลของเราจะ Sparse มันจะแหว่งๆ ขาดๆ หายๆ ทำให้ส่งผลต่อโมเดลของเรา