주성분분석 썸네일형 리스트형 4-2. Multivariate Analysis : PCA (2/2) 용어정의 Multivariate analysis : PCA (2/2) Principal component analysis (PCA in details) 1. 용어정의 아래 페이지를 참고해주세요. 2021.04.01 - [인공지능/머신러닝] - 4-1. Multivariate Analysis : PCA (1/2) 2. Principal component analysis (PCA in details) 2021.04.01 - [인공지능/머신러닝] - 4-1. Multivariate Analysis : PCA (1/2) 의 글에서 소개된 PCA 알고리즘을 수식으로 하나씩 풀어나려면, 우선 데이터 X에 대한 Covariance matrix 계산이 필요하다. 기존의 입력데이터 X가 m > n인 m x .. 더보기 4-1. Multivariate Analysis : PCA (1/2) 용어정의 Multivariate analysis : PCA (1/2) Introduction Principal component analysis (PCA) 1. 용어정의 Orthonormal : 서로 직교하며, 그 크기가 1인 두 벡터간의 성질을 말함 2. Introduction 여러 개의 종속 변수를 동시에 분석하는 방법인 다변량분석(Multivariate analysis) 는 'Linear Transform Methods'으로 Transformation matrix를 통해 아래의 경우에 활용할 수 있다. 3. Principal component analysis (PCA) 주성분 분석이라고 하며, 데이터를 분산이 가장 큰 부분을 기준으로 하는 새로운 축을 찾는 것이다. 아래 그림과 같이 기.. 더보기 이전 1 다음
