Principal Component Analysis1 [Data Science] Feature(차원) 축소 - 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis) 데이터 분석에서 고차원 데이터는 때때로 분석을 복잡하게 만들고, 모델 성능을 저하시킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 강력한 도구 중 하나가 바로 주성분 분석(PCA)입니다. 이번 포스팅에서는 PCA의 개념과 필요성을 이해하고, Python을 사용한 구현 방법을 알아보겠습니다.주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)이란?PCA란 고차원 데이터를 저차원으로 축소하면서 데이터의 분산(정보)를 최대한 보존하는 선형 차원 축소 기법입니다.데이터를 새로운 좌표계로 변환하여 데이터의 주요 패턴을 찾고, 불필요한 차원을 제거하는데 사용합니다.예) 3차원의 데이터를 2차원의 주성분 공간으로 사영(projection)시키면 원래 데이터가 가지고 있는 특징의 대부분이 보존PCA가 필요한.. 2024. 12. 7. 이전 1 다음
