PCA (Principal Component Analysis)

PCA

고차원 데이터는 불필요한 변수가 있을 수 있어 비효율적이다.

차원축소

스펠링 주의

PCA 개요

X변수들을 선형결합으로 새로운 변수 Z로 바꿔 차원을 축소함

 

주성분 추출

 

예제)

변환되어도 형태는 동일하다

 

차원이 축소되지 않으면 의미가 없다

 

 

 

PCA 알고리즘

 

PCA의 한계

 

 

28x28 차원을 2차원으로 줄임