터미널 임베딩은 고차원 데이터를 저차원으로 효과적으로 표현하는 데 사용되지만, 이론적 한계가 존재합니다. 몇 가지 주요 이론적 한계는 다음과 같습니다:
계산 복잡성: 터미널 임베딩을 계산하는 데 필요한 복잡성은 데이터셋의 크기와 차원에 따라 증가할 수 있습니다. 특히 매우 큰 데이터셋이나 고차원 데이터에 대해 효율적인 계산 방법이 필요합니다.
일반화 능력: 터미널 임베딩이 항상 최적의 저차원 표현을 제공하는 것은 아닐 수 있습니다. 데이터의 특성에 따라 최적의 임베딩이 달라질 수 있으며, 이를 고려한 일반화 능력이 한계를 가질 수 있습니다.
데이터 품질: 터미널 임베딩은 데이터의 거리 정보를 보존하는 데 중점을 두지만, 데이터의 품질이 낮거나 노이즈가 많은 경우 정확한 임베딩을 얻기 어려울 수 있습니다.
비선형성: 터미널 임베딩은 비선형적인 특성을 보존하는 데 강점을 가지지만, 선형적인 데이터에 대해서는 다른 차원 축소 기법과 비교했을 때 성능이 떨어질 수 있습니다.
이러한 이론적 한계를 극복하기 위해서는 더 효율적인 알고리즘과 데이터 처리 기술의 개발이 필요합니다.