eigen value

[기계학습]PCA (Principal Conponents Analysis) 주성분 분석

PCA(Principal Conponents Analysis)란 차원을 축소 즉 변수(feature)들의 갯수를 함축시키는 방법이다. 예를 들면 국어 성적과 영어성적을 합쳐서 문과적능력으로 합치는 것과 같다. 국어 , 영어 성적 ( 2차원) --> 문과적능력(1차원)으로 차원을 축소시킨다. 차원축소는 언제 사용하는가? Visualization - 시각화 3차원 이하의 데이터로 만들어 차트로 보여줘 데이터의 이해를 돕는다. reduce noise - 이미지의 노이즈 감소 preserve useful info in low memory - 메모리 절약 less time complexity - 시간절약 less space complexity - 공간절약 차원축소법(PCA) 2차원 공간상의 점을 1차원으로 줄인다..