PCA1 PCA - 주성분 분석 PCA (Principal Component Analysis, 주성분 분석)는 고차원 데이터를 저차원으로 축소하여 데이터의 중요한 패턴을 찾는 기법입니다. 쉽게 말해 데이터의 차원(데이터프레임에서의 변수의 갯수)을 축소하는 것이라고 이해하면 쉽습니다. 3차원의 공간이 있다고 생각해 봅니다.완전 정면에서 바라 본다고 생각했을 때 사진을 찍는다면, 이런 형태의 사진이겠지요.이렇게 3차원에 있던 공을 2차원의 형태로 표현, 즉 차원은 한 차원 축소 한 것 입니다. 중요한 건, 이 두 개의 공이 어느 정도 떨어져 있느냐, 서로 간의 어떤 위치에 있느냐 입니다. 만약 이번엔 완전 측면에서 이 공을 바라본다면 두 공이 아래 그림처럼 완전히 겹쳐보이게 될 수도 있겠죠.실제 상황에 있는 정보들이 정확히 전달되지 .. 2024. 11. 4. 이전 1 다음
