[python] 주성분 분석을 위한 파이썬 라이브러리 소개
주성분 분석(PCA)은 변수들 간의 상관관계를 고려하여 데이터를 차원 축소하는 통계적 방법론입니다. 이 기술을 파이썬으로 구현하기 위해 여러 라이브러리가 존재합니다. 이번 포스트에서는 PCA를 위한 파이썬 라이브러리 중에서 주요한 세 가지를 살펴보고, 각각의 특징과 활용 방법을 알아보겠습니다.
목차
Scikit-learn
Scikit-learn은 머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리로, PCA 또한 포함하고 있습니다. 주요 특징으로는 풍부한 문서화와 다양한 예제들로, 사용자들이 쉽게 익힐 수 있습니다. PCA 뿐만 아니라 다양한 전처리 기능과 머신러닝 알고리즘을 함께 제공하여, 데이터 분석 및 모델링을 쉽게 할 수 있습니다.
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca.fit(data)
transformed_data = pca.transform(data)
Statsmodels
Statsmodels는 통계 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, PCA 모델 또한 제공하고 있습니다. Statsmodels의 장점은 통계적인 방법론에 중점을 두어 다양한 통계 모델링을 지원한다는 점입니다. 또한, 회귀분석, 시계열 분석 등 다양한 통계 기법을 함께 사용할 수 있습니다.
import statsmodels.api as sm
pca = sm.PCA(data, ncomp=2)
pca_data = pca.fit()
Factor Analyzer
Factor Analyzer는 다양한 다차원 요소 모델링을 위한 파이썬 라이브러리로, 주로 요인분석과 주성분 분석을 위해 사용됩니다. 변수 간의 상관관계를 고려하여 요인을 추출하고 요인들 간의 관계를 분석할 수 있습니다.
from factor_analyzer import FactorAnalyzer
fa = FactorAnalyzer(n_factors=2, rotation=None)
fa.fit(data)
이렇게 파이썬으로 주성분 분석을 위한 각 라이브러리의 특징과 사용법을 알아보았습니다. 데이터 분석 목적 및 선호하는 통계 방법론에 따라 적합한 라이브러리를 선택하여 활용하면 됩니다.
참고문헌:
- Scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html
- Statsmodels: https://www.statsmodels.org/stable/generated/statsmodels.multivariate.pca.PCA.html
- Factor Analyzer: https://buildmedia.readthedocs.org/media/pdf/factor-analyzer/latest/factor-analyzer.pdf