pca1 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA) 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 다차원 데이터를 저차원으로 축소하거나 주요 정보를 추출하는 데 사용되는 통계적 기법입니다. PCA는 데이터의 차원을 줄이면서 데이터의 구조와 분산을 최대한 보존하려는 목적을 가지고 있으며 주로 데이터 압축, 시각화, 패턴 인식 및 머신러닝 모델에서의 전처리 단계로 활용됩니다. PCA를 주요 단계와 개념 데이터 준비: PCA를 적용할 다차원 데이터를 준비합니다. 이 데이터는 각 데이터 포인트(예: 관측값)가 여러 개의 특성(예: 변수)으로 구성되어 있어야 합니다. 데이터 표준화: 각 특성의 스케일을 맞춰야 합니다. 이는 데이터의 단위 차이를 해결하고 PCA가 모든 특성을 고르게 고려할 수 있게 해줍니다. 공분산 행렬 계산: 데이터.. 2023. 9. 8. 이전 1 다음
