PCA1 주성분 분석(차원 축소, 주성분 분석, 주성분 개수 선택법) 1. 주성분분석 데이터의 변수가 너무 많은 경우 변수의 수를 줄여 분석과 예측에 유리하도록 하는 것을 차원 축소라고 한다. 차원 축소과 관련된 분석이 주성분 분석이다. 주성분 분석(Pincipal Component Analysis, PCA)는 고차원 데이터를 압축하거나 정보가 더 잘 드러나도록 표현하기 위해 주성분 분석을 하는 방법이다. 예를 들어, 3차원 공간 정보를 최대한 유지하면서 2차원 사진을 찍는 것이 차원 축소이다. 여기서 주성분이란 희생되는 정보가 적고 전체 변수의 변동성 대부분을 설명할 수 있는 적은 수의 변수 집합을 의미한다. 2. 주성분 분석 목적 데이터에서 노이즈를 제거하거나 주성분에서 유지되는 정보를 시각화하는데 사용한다 회귀분석 시 독립변수 간에 다중공선성이 존.. 2021. 7. 27. 이전 1 다음
