dimensionality reduction
차원 축소
dimensionality analysis
차원 분석
dimensionality expansion
차원 확장
dimensionality metrics
차원 지표
dimensionality issues
차원 문제
dimensionality space
차원 공간
dimensionality model
차원 모델
dimensionality features
차원 특징
dimensionality techniques
차원 기법
dimensionality visualization
차원 시각화
the dimensionality of the data can significantly affect the analysis results.
데이터의 차원은 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
reducing the dimensionality helps in simplifying the model.
차원을 줄이면 모델을 단순화하는 데 도움이 됩니다.
in mathematics, higher dimensionality can introduce complex problems.
수학에서 더 높은 차원은 복잡한 문제를 야기할 수 있습니다.
dimensionality reduction techniques are essential in machine learning.
차원 축소 기술은 머신 러닝에서 필수적입니다.
understanding the concept of dimensionality is crucial for advanced physics.
차원의 개념을 이해하는 것은 고급 물리학에 매우 중요합니다.
the dimensionality of a space can influence its properties.
공간의 차원은 그 특성에 영향을 미칠 수 있습니다.
dimensionality can be perceived differently in various scientific fields.
차원은 다양한 과학 분야에서 다르게 인식될 수 있습니다.
researchers often explore the implications of dimensionality in their studies.
연구자들은 종종 연구에서 차원의 함의를 탐구합니다.
the concept of dimensionality plays a key role in data visualization.
차원의 개념은 데이터 시각화에서 중요한 역할을 합니다.
in computer graphics, dimensionality affects rendering techniques.
컴퓨터 그래픽스에서 차원은 렌더링 기술에 영향을 미칩니다.
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