Principal Component Analysis

주성분 분석

5개 레벨

데이터의 차원을 축소하는 기법이에요. 주요 변동 방향을 찾아내어 새로운 축으로 변환해요. 이를 통해 데이터의 시각화와 분석 효율성을 높일 수 있어요.

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Incremental PCA

차원 축소 기법 중 하나로, 대용량 데이터에 적합해요. 기존 PCA와 달리 데이터가 점진적으로 들어올 때 효과적으로 처리할 수 있어요. 연속적인 데이터 스트림이나 반복 학습에 유용해요.

Interpreting PCA

PCA는 데이터의 차원을 축소하여 주요 변동성을 포착해요. 각 주성분은 원래 데이터의 선형 조합으로 표현되며, 기여도에 따라 중요성이 결정돼요. 결과적으로, 시각화를 통해 데이터의 구조를 이해하는 데 도움을 줘요.

Kernel PCA

비선형 차원 축소 기법이에요. 데이터의 고차원 공간에서 본질적인 구조를 추출해요. 커널 함수를 사용해 비선형 관계를 포착해요.

Probabilistic PCA

데이터의 차원 축소 방법이에요. 데이터의 분포를 모델링하여 노이즈를 고려할 수 있어요. 더 높은 차원의 데이터에서도 효율적으로 작동해요.

Steps of PCA

데이터를 표준화하여 평균을 0, 분산을 1로 조정해요. 공분산 행렬을 계산하고 고유값 분해를 통해 주요 성분을 추출해요. 가장 큰 고유값에 해당하는 성분을 선택하여 차원을 축소해요.

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