PCA(Principal Component Analysis)

1. PCA란? PCA(Principal Component Analysis)는 데이터의 차원을 축소하면서도 데이터의 분산을 최대한 보존하는 기법입니다. 즉, 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 주요 정보만 유지하면서 계산 비용을 줄이고, 데이터의 시각화를 돕는 데 사용됩니다. 2. PCA의 원리 PCA는 고차원 데이터를 저차원의 공간으로 투영하면서 중요한 정보(분산이 큰 방향)를 유지합니다. 이를 위해 다음 단계를 수행합니다. 3. PCA 알고리즘 단계 1) 데이터 정규화 … Read more