통계/통계이론
PCA 분석 이해하기
PCA (주성분 분석, Principal Component Analysis)은 데이터의 차원을 축소하거나 특징을 추출하는 데 사용되는 통계적 방법 중 하나입니다. 이 글에서는 PCA가 무엇인지, 어떻게 사용되는지, 그리고 PCA를 활용하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. PCA란? PCA는 데이터의 차원을 줄이는 방법 중 하나입니다. 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 변환하는 과정에서, 원래 데이터의 정보를 최대한 유지하는 것이 목표입니다. PCA는 데이터의 분산을 최대화하는 축을 찾아 그 축을 기준으로 데이터를 재구성하는 방식으로 차원을 축소합니다. PCA는 다양한 분야에서 사용되며, 데이터의 시각화, 노이즈 제거, 데이터 압축 등 다양한 목적으로 활용됩니다. PCA의 원리 PCA의 원리는 다음과 같..
2023. 4. 7. 19:19
최근댓글