Machine Learning
[ML] Principal Component Analysis(PCA, 주성분 분석)
고차원 데이터 고차원 데이터란 X 변수의 수가 많은 데이터를 말한다. 이는 변수의 수가 많기 때문에 불필요한 변수가 존재하며 시각적으로 표현하기 어렵다. 또한 계산 복잡도가 증가하기 때문에 모델링이 비효율적일 가능성이 크다. 따라서 이 경우 중요한 변수만을 선택해서 모델링을 하는 것이 필요하며, 이를 `차원 축소(dimension reduction)`라고 한다. 변수 선택/추출을 통한 차원 축소 차원 축소의 방법은 `변수 선택(feature selection)`과 `변수 추출(feature extraction)` 두 가지가 있다. 변수 선택이란 분석 목적에 부합하는 소수의 예측 변수만을 선택하는 방법으로 본 데이터에서 변수를 선택하기 때문에 선택한 변수의 해석이 용이하지만 변수간 상관관계를 고려하기 어렵..
