PCA (Principal Component Analysis, 주성분분석)

1. 주성분 분석 개요
2. 주성분 분석 수리적 배경
3. 주성분 분석 알고리즘

• 지도학습 변수 추출 (PLS) / 비지도학습 변수 추출 (PCA)

PCA 개요

: 고차원 데이터를 효과적으로 분석하기 위한 대표적 분석 기법

차원축소, 시각화, 군집화, 압축

• 주성분분석이란, z를 찾는 것

1번 분산 최대화, 2번 분산을 최소화

PCA 수리적 배경

• 공분산의 성질 (공분산은 두 확률변수 X와 Y가 취하는 값이 동일한 방향으로 흘러나갈지, 반대 방향으로 흘러나갈지의 결합산포정도를 나타내는 측도)
• 사영
• 고유값 및 고유벡터

PCA 알고리즘 - 주성분 주출

PCA 한계