주성분 분석(PCA) 상관관계가 있는 고차원 자료를 자료의 변동을 최대한 보존하는 저차원 자료로 변환하는 차원축소 방법이다. 주성분 분석은 서로 상관성이 높은 변수들의 선형 결합으로 만들어 기존의 상관성이 높은 변수들을 요약 축소하는 기법이다. 분석을 통해 나타나는 주성분으로 변수들 사이의 구조를 쉽게 이해하기는 어렵다. 차원축소는 고윳값이 높은 순으로 정렬해서 높은 고윳값을 가진 고유벡터만으로 데이터를 복원한다. 차원축소 : 많은 변수로 구성된 고차원 자료를 축소하여 새로운 차원의 자료를 생성하는 기법이다. 고윳값 : 고유벡터의 변환되는 스케일 정도를 나타내는 상숫값이다. 고유벡터 : 행렬 변환 결과가 자기 자신의 상수 배가 되는 0이 아닌 벡터이다. 주성분 분석의 특징 누적 기여율이 85% 이상이면 ..
