오구의코딩모험

PCA(Principal Component Analysis), 주성분 분석은 데이터들을 정사영 시켜 차원을 낮추는 차원 축소 역할을 한다고만 알고 있었다. 정의는 아는데.. 정확하게 이해를 하지 못하여 누구에게 설명할 수가 없다! 그러므로 오늘은 주성분 분석에 대해서 자세히 알아보자! 주성분 분석은 그림과 같이 데이터(파란점)의 분포를 잘 설명해주는 방향(노란색 직선)을 나타내는 방법이다. 그림에서 2차원 좌표에 있던 데이터들을 1차원인 직선으로 표현했다. 즉, 차원이 2 → 1 로 줄었다. (차원축소) 그럼 여기서 분포를 잘 설명해준다는 건 뭐고, 방향은 무엇을 기준으로 설정하는 걸까? 분포를 잘 설명해준다. → 데이터의 구조를 잘 설명해준다. 특히 특징 쌍(feature pairs)들의 변동이 얼마나..