차원축소 - PCA (Principal Component Analysis)

이 포스팅은 차원 축소 기법 중 하나인 PCA에 대해 정리하는 글입니다.개인적인 공부 내용을 남기는 글로 잘못된 점이 있다면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다.1. Dimension of the greatest variability PCA는 차원 축소 중 하나의 기법입니다. PCA를 알아보기 전 차원 축소의 접근 방법에 대해 먼저 생각해 보겠습니다. 시각적으로 이해하기 쉬운 2차원을 1차원으로 축소하는 예제를 같이 보시죠. 2차원의 데이터를 1차원으로 축소한다는 의미는 평면의 데이터를 선 하나로 표현한다는 의미와 같습니다. 위 그림에는 현재 2차원 데이터가 분포되어 있습니다. 이 데이터들을 1차원으로 옮기기 위해 먼저 데이터들을 가장 잘 표현하는 직선을 2개 찾았습니다. d1과 d2가 직선이 있습니다. 여..
머신러닝 2020. 2. 19. 23:03
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