8-2. PCA(Principal Component Analysis)
주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)는 데이터에 가장 가까운 초평면을 정의하고, 이 초평면에 데이터를 투영시키는 기법이다. 출처 : laptrinhx.com/dimensionality-reduction-principal-component-analysis-359354885/ 위 그림은 투영시켰을 때 데이터셋과의 평균제곱거리가 가장 적은 초평면을 찾고 투영시키는 과정을 나타냈다. PCA의 과정은 다음과 같다. 출처 : medium.com/xebia-engineering/principal-component-analysis-autoencoder-257e90d08a4e 1. 데이터셋의 분산을 최대한 보존하는 축을 찾는다. (1번째 주성분) 2. 1번째 주성분에 직교하고, 남은..
2021.05.12