차원 축소1 PCA 분석: 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 방법과 이점 PCA 분석은 고차원 데이터를 효율적으로 다루기 위한 핵심 기술입니다. 이를 통해 데이터의 중요한 특성을 보존하면서 차원을 축소할 수 있습니다.PCA 분석의 주요 원리와 정의주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)은 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하여 데이터의 패턴을 포착하고, 시각화 및 해석 가능성을 높이는 기법입니다. 이번 섹션에서는 PCA의 기본 개념, 고차원 데이터 저차원 변환 원리, 선형 변환과 직교성 유지를 다룹니다.주성분 분석의 기본 개념주성분 분석은 고차원 데이터의 차원을 줄이면서 가장 중요한 정보를 보존하는 것을 목표로 합니다. 이는 데이터의 분산을 최대화하는 새로운 좌표계를 생성하여, 원래의 데이터 집합에서 서로 독립적인 주성분(principal .. 2025. 1. 11. 이전 1 다음
