많은 수의 상관관계를 지닌 변수들이 존재하는 경우에 주성분 요소(Pricipal components)들은 적은 수로 변수들을 요약합니다. 따라서 주성분 요소를 활용하여 회귀를 진행하면 variance가 낮은 통계 모델을 얻을 수 있습니다. 이번 포스팅에서 공부할 주성분 분석(PCA)은 주성분 요소들을 계산하는 과정이며 주성분 요소들을 연속적으로 사용하여 데이터를 이해하는 과정입니다. 주성분 분석은 지도학습 문제에 사용하기 위한 파생 변수(derived variables)를 생성할 뿐만 아니라 데이터 시각화를 위한 도구로서 역할을 수행합니다. 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis) 탐색적 자료 분석(exploratory data analysis)로서 p개의 변수들에 대한..
