주성분 썸네일형 리스트형 [차원축소][PCA의 원리] Principal component analysis 데이터 분석을 할 때, 컬럼의 수가 너무 많은 경우 차원을 줄여야 하는데 여러 기법들 중 하나인 PCA(Principle Componenet Analysis)의 원리에 대한 소개입니다. 먼저 "Principle Component" 부터 살펴보겠습니다. 메트릭스 A 는 SVD(Single Value Decomposition)에 의해서 분해가 되는데, 시그마(아래 그림에서 핑크색)들로 나타낼 수 있습니다. 빠른 예시) 이 경우, 첫 번째 시그마 값인 9가 가장 큰 값을 차지하고 뒤로 갈수록 줄어듭니다. 위의 예시를 가지고 계속 설명하면 약간의 변형을 통해서 다음 식을 얻습니다. 여기서 U,V가 바로 Principle Componenet(주성분) 입니다. PCA를 하다보면 나오는 그래프에서 두 개의 방향이 위.. 더보기 이전 1 다음
