주성분 분석 PCA

1 개요

principal component analysis (PCA)

主成分 分析

주성분 분석

• 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법
• 다차원 공간내의 점을 보다 낮은 차원에 투영함으로써 변수가 갖는 정보의 손실을 최소화하여 원래의 변수보다 적은 수의 선형함수(주성분)로 나타내는 방법
• 여러 종류의 특성을 가지는 사상이 있는 경우, 측정된 데이터의 상호관련을 분석하여, 이것들의 특성을 서로 상관이 없는 몇 개의 총합특성값(주성분)에 합성 또는 요약하는 기법
• 다변량분석의 한 방법

2 같이 보기

• 다변량 분석
• K-최근접 이웃 알고리즘
• 탐색적 자료 분석 EDA
• 공분산 행렬

3 참고

• 위키백과 "주성분 분석 PCA"
• 다음백과 "주성분 분석 PCA"
• 네이버백과 "주성분 분석 PCA"