특징 공간(Feature Space)이란 데이터의 각 특징(속성)이 하나의 차원으로 구성되는 다차원 수학적 공간입니다.
머신러닝에서는 데이터가 이 공간 내에 점(벡터)으로 표현되며, 모델이 패턴, 관계, 군집을 찾아내고 학습할 수 있도록 합니다.

주요 특징:

• 차원(Dimensionality)
데이터셋의 특징 수가 특징 공간의 차원 수를 결정합니다.
예를 들어, ‘나이’, ‘소득’, ‘학력’ 3가지 특징을 가진 경우 3차원 특징 공간이 생성됩니다.

• 데이터 표현(Representation)
각 데이터 포인트는 특징 값에 따라 좌표가 결정된 벡터로 표현됩니다.

• 분리 및 군집화(Separation and Clustering)
분류기, 군집화 알고리즘 등은 특징 공간 내에서 데이터 간의 관계를 분석해 분리(분류)하거나 그룹(군집)을 형성합니다.

활용 사례:

• 분류(Classification)
서포트 벡터 머신(SVM) 등은 특징 공간에서 클래스 간 경계(결정 경계)를 형성해 데이터를 구분합니다.

• 군집화(Clustering)
K-평균(K-means) 같은 알고리즘이 특징 공간 내 유사한 데이터들을 하나의 클러스터로 묶습니다.

• 차원 축소(Dimensionality Reduction)
PCA(주성분 분석) 등으로 차원을 줄이면서도 데이터의 중요한 관계를 유지합니다.

• 시각화(Visualization)
2D, 3D 공간에서는 특징 공간을 시각화하여 데이터 분포를 직관적으로 파악할 수 있습니다.

중요성

특징 공간은 머신러닝에서 데이터를 이해하고 처리하는 기반입니다.
데이터를 구조화된 방식으로 표현할 수 있도록 하여 알고리즘이 복잡한 패턴을 학습하고 예측할 수 있게 해줍니다.

또한, 효과적인 특징 엔지니어링을 통해 특징 공간을 잘 구성하면, 모델이 관계를 명확히 파악할 수 있어 성능이 크게 향상됩니다.