Jelaskan Dimensionality Reduction dari Analisis komponen utama

Salah satu masalah yang sering terjadi dalam suatu machine learning adalah “Curse of Dimensionality problem”, di mana mesin kesulitan dalam menangani sejumlah masukan data dengan dimesi yang sangat tinggi. Salah satu cara yang paling umum digunakan untuk menangani proses ini adalah dengan mengurangi dimensi dari data

masukan dengan tetap menjaga informasi yang terkandung didalamnya. Salah satu

cara yang paling sering digunakan adalah PCA (Principal Component Analysis), karena PCA dapat mereduksi dimensi seminimal mungkin dengan tetap mempertahankan informasi yang terkandung di dalamnya.

Contoh proses Dimensionality Reduction dari suatu data secara sederhana

Terdapat sekumpulan data dengan penyebaran sebagai berikut (untuk kasus 2 dimesi):

1. Untuk proyeksi terhadap sumbu X, didapat sebaran data antara