PCA(Principal Component Analysis) : 여러 차원들의 특징을 가장 잘 설명하는 차원을 이용해 차원을 축소 1. 데이터 표준화 및 원점 이동 1) 데이터 단위 통일(m, mm / g, kg) 2) 데이터를 표준화(중심=원점을 기준으로 함) 2. 주성분 찾기 1) 데이터의 중심(원점)을 지나고 모든 데이터들로부터 수직거리가 가장 가깝게 하는 선 2) 주성분이 2개라면 두 번째 주성분 선은 첫 번째 주성분 선에 수직, 모든 데이터들에서 선까지 수직거리가 가장 작은 선 2-1) 주성분 찾는 방법 : 데이터들의 분산이 최대가 되도록 하는 선(수직 거리 짧음) 2-2) 두 번째 주성분 선이 첫 번째 주성분 선에 수직인 이유 : 첫 번째 주성분과 비슷한 정보가 적음 3. 데이터 투영 1) 모..
