특징 벡터(Feature Vector)는 데이터 포인트 또는 객체를 다차원 공간에서 표현하는 수치형 벡터입니다.
벡터의 각 차원은 하나의 특징(속성)을 나타내며, 머신러닝에서 데이터를 정형화하고 학습 가능한 형태로 변환하는 데 필수적인 요소입니다.

주요 특징:

• 차원성(Dimensionality)
벡터 내 각 값은 데이터의 개별 속성 또는 특징을 나타냅니다.

• 컴팩트한 표현(Compact Representation)
원시 데이터를 수치 벡터로 압축하여 머신러닝 모델이 효율적으로 처리할 수 있게 합니다.

• 특징 엔지니어링(Feature Engineering)
의미 있고 유용한 특징 벡터를 만드는 과정이 모델 성능 향상의 핵심입니다.

활용 사례:

• 자연어 처리(NLP)
Word2Vec 등 단어 임베딩이 단어를 의미 기반의 특징 벡터로 변환

•  컴퓨터 비전(Computer Vision)
이미지의 색상, 가장자리, 질감 등 시각적 요소를 벡터로 표현

•  군집화 및 분류(Clustering and Classification)
데이터를 특징 공간에 매핑하여 데이터 간 관계 분석

•  추천 시스템(Recommender Systems)
사용자 선호도와 아이템 속성을 벡터로 인코딩해 개인화 추천 수행

중요성

특징 벡터는 머신러닝 알고리즘이 데이터를 구조화된 방식으로 처리할 수 있게 해주는 핵심 수단입니다.
특징 벡터가 의미 있고 품질이 높을수록 패턴 인식, 관계 분석, 예측이 더 정확해지고, 결과적으로 모델 성능이 향상됩니다.