준비하는 대학생

PCA(주성분 분석) 개요 PCA는 다변량 데이터의 차원을 축소하면서 정보 손실을 최소화하는 방법으로, 데이터의 분산을 최대한 보존하는 새로운 축(주성분)을 찾아 원래 데이터를 이 주성분에 투영함으로써 차원을 축소합니다. 이를 통해 데이터의 중요한 정보를 유지하면서 차원을 줄이고, 시각화 및 기계 학습 알고리즘의 성능을 향상할 수 있습니다. PCA의 과정은 다음과 같습니다. 데이터 전처리: 데이터를 표준화(평균 0, 표준편차 1)하거나 정규화(최소값 0, 최댓값 1)하여 스케일을 조정합니다. 공분산 행렬 계산: 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산 행렬은 변수 간의 선형 관계를 나타내며, 이를 통해 데이터의 분포와 구조를 파악할 수 있습니다. 고윳값 및 고유벡터 계산: 공분산 행렬의 고윳값과 고유벡..