차원축소 방법 중 하나인 주성분 회귀를 알아보겠습니다. 차원축소 방법을 간단히 살펴보면 p개의 변수를 m개의 변수로 축소하여 bias를 증가시키고 variance를 감소합니다. 따라서 overfitting을 방지하는 효과가 있습니다. 주성분 회귀(Principal Components Regression) 주성분분석(PCA, Principal Components Analysis)는 변수의 큰 집합으로부터 저차원의 특징을 유도하기 위한 유명한 방법입니다. PCA는 비지도학습의 방법이며, 여기서는 회귀를 위한 차원축소 방법으로서 PCA를 사용하는 것을 살펴보겠습니다. 주성분 회귀를 알아보기 전에 주성분분석을 잠깐 살펴보겠습니다. 주성분분석 개요(An Overview of Principal Components ..
