PCA 도식
고차원 특징 공간을 주성분분석(PCA)으로 2차원 또는 3차원으로 축소해 시각화한 그래프로, 특징 분포나 군집 형성을 빠르게 확인할 수 있다. 본문에서는 PCA 도식 상의 우수한 분리가 실제로 경계 보존 성능 개선을 보장하지 못할 수 있음을 경고하는 근거로 쓰였다. 따라서 시각적 분리만으로 모델 성능을 판단하지 말고 경계 오류나 작은 객체 평가를 병행해야 한다.
