차원 축소는 데이터 과학에서 중요한 작업으로, 데이터셋의 차원을 수학적 방법을 통해 줄이는 것을 목표로 합니다. 이 과정은 중복 정보를 줄이고, 계산 효율성을 향상시키며, 모델 성능을 강화하는 데 도움을 줍니다. 또한 데이터의 본질적인 구조를 밝혀내고, 데이터 시각화를 개선하며, 특성 선택과 데이터 압축에 중요한 역할을 합니다.