Principal Component Analysis (PCA)는 데이터 세트의 수를 줄이기 위해 사용되는 통계적 기술로 가능한 한 많은 정보를 보존하면서도 데이터셋의 수를 줄일 수 있습니다. 복잡한 데이터를 단순화하여 분석 및 시각화를 쉽게 만들 수 있습니다. 이 문서는 차원 감소를 위한 PCA 적용의 실질적인 개요를 제공합니다.

Principal 구성 요소 분석

PCA는 주요 구성 요소라는 새로운 비correlated 변수로 원래 변수를 변환합니다. 이 구성 요소는 원래 데이터에서 존재하는 변형의 대부분을 유지하도록 명령됩니다. 이 프로세스는 패턴을 식별하고 소음을 줄입니다.

PCA를 적용하는 단계

  • 데이터를 표준화: 스케일 변수는 0과 1의 표준 편차를 가지고 있습니다.
  • Covariance Matrix:] 변수를 함께 측정하는 방법.
  • Eigenvalues와 Eigenvectors를 계산합니다.] 최대 가변의 방향을 결정합니다.
  • Principal Components: 을 선택하여 eigenvalues를 기반으로 구성을 선택하여 가장 다양한 기능을 캡처합니다.
  • 데이터를 전송: 선택한 구성 요소에 프로젝트 원본 데이터.

Practical 신청

PCA는 이미지 처리, 생물 정보학 및 금융과 같은 분야에서 널리 이용됩니다. 그것은 자료 복잡성을 감소시키고, 높은 차원 자료를 시각화하고, 기계 학습 모형의 성과를 개량하는 것을 돕습니다.