Component1 # 11. PCA (Principal Component Analysis) 이론 PCA는 고차원의 데이터의 분포를 유지한채(최대한 중요한 정보를 유지한채) 차원을 낮추기 위한 알고리즘이다. 고차원에서 저차원으로 변환하는 과정에는 초평면 혹은 벡터에 정사영 혹은 투영(projection) 과정이 수행된다. 우선, 고차원 데이터에 대한 데이터의 분포를 파악하는 것이 중요하다. 분포는 데이터가 어느정도 넓게 퍼져있는가를 의미한다. 만약 위와 같은 2차원 파란색 데이터가 존재한다고 가정할 때, 1~3번 선중 어느 선이 가장 데이터를 잘 표현한다고 할 수 있을까? 직관적으로 보았을 때, 데이터가 가장 넓게 분포한 방향으로 기울어진 2번 선을 선택할 수 있을 것이다. 2번 선(벡터)에 대해 사영시키면 빨간점으로 이루어진 데이터들을 볼 수 있다. 이 점들은 하나의 선(1차원)으로 표현되며 .. 2022. 3. 7. 이전 1 다음
