PCA: Difference between revisions

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;Principal Component Analysis; 주 성분 분석
;Covariance Matrix에서 Eigen Value가 가장 커지는 Eigen Vector를 찾는 과정
* 차원 축소 모델
* 비지도 학습
 
== 개념 ==
* 더 작은 차원 중 분산이 가장 큰 축을 찾는다.
* 시각화가 목적이라면 최대 3차원까지 줄여야 한다.
** 분석이 목적이라면 무관
 
== 구성 ==
* Covariance Matrix
* Eigen Value
* Eigen Vector

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  1. 넘겨주기 주성분 분석
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