개발일기

PCA(주성분 분석)PCA(Principal Component Analysis)는 다차원으로 구성된 데이터를 분석할 때 사용하는 머신러닝 알고리즘이다. 데이터는 기본적으로 여러 차원으로 구성되어 있다. 각 차원은 데이터의 특성을 담고 있는데 상대적으로 덜 중요한 데이터를 담고 있는 차원이 존재한다. 이와 반대로 중요한 데이터를 담고 있는 차원 또한 존재한다. PCA는 덜 중요한 차원의 데이터를 압축하여 차원을 축소시켜 나간다. 이 과정을 통해 생성된 새로운 데이터 세트는 중요한 데이터를 압축하여 담고 있으며 데이터 분석을 진행할 때 효율적으로 분석을 진행할 수 있다. 쉽게 말하면 10차원 데이터를 3차원으로 축소시켜 표현한다고 할 수 있다. Iris 예제Sklearn에서 제공하는 데이터 셋으로 PCA를 ..