차원 축소
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[재업]차원 축소와 주성분분석(Principal Component Analysis, PCA)파이썬 머신러닝 2024. 2. 9. 22:33
실제 현상은 여러 변수가 영향을 미치지만, 그래프로 표현할 수 있는 것은 3차원 까지이다. 그렇다면 적당히 데이터의 분포를 잘 보여주도록 차원을 축소하여 그래프로 한눈에 볼 수는 없을까? 이에 대한 답변중 하나는 주성분 분석 (Pricipal Component Anaylse, PCA)이다. 이번 포스트에서는 PCA의 수학적인 원리를 알아보고, 이를 파이썬을 이용해 구현해볼 것이다. (scikit-learn에도 주성분 분석할 수 있도록 추상화된 함수를 제공하지만, 원리를 공부하기 위해 사용하지 않았다.) 0.Prequestion아래 간단하게 고유값 분해와 특이값 분해에대해 요약을 하였는데, 이해가 되지 않는다면 공부하고 오는 것을 추천한다.고유값과 고유벡터정사각 행렬 \(A\)와 영벡터가 아닌 열벡터 \(..