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목록PCA (2)
수학과의 좌충우돌 프로그래밍
PCA 란? [인공지능] PCA (1) Principle Component Analysis 란? 실무에서 접하게 되는 데이터는 feature의 수가 대체로 큽니다. 이는 생각보다 더 큰 문제로 작용합니다. 당연히 데이터의 크기가 크다보니 학습 속도에도 영향을 미치고 다루기가 쉽지 않습니다. 따라서 차원의.. ssungkang.tistory.com PCA 를 통해 차원을 축소했으면 시각화 해서 나타낼 수 있습니다. 그 과정을 실습을 통해 보도록 하겠습니다. 실습 환경은 google colab 에서 진행했습니다. 기본 설정 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import..
실무에서 접하게 되는 데이터는 feature의 수가 대체로 큽니다. 이는 생각보다 더 큰 문제로 작용합니다. 당연히 데이터의 크기가 크다보니 학습 속도에도 영향을 미치고 다루기가 쉽지 않습니다. 따라서 차원의 수를 축소하는 방법이 여러가지가 있는데 그 중에서 대표적인 차원 축소 알고리즘, PCA 에 대해서 알아보도록 하겠습니다. PCA 의 원리 PCA 가 어떤 과정을 통해서 차원을 축소하는지 알아보도록 하겠습니다. 우선 다음과 같은 2차원 데이터가 있을 때, 현재 목표는 2차원 데이터를 1차원으로 축소하는 것입니다. PCA 는 데이터를 1차원으로 축소하는 방법으로 정사영을 사용합니다. 정사영을 하기 위해서는 축을 선택해야 하는데 축이 될 선택지는 다양합니다. 아래 그림과 같이 x1 축으로 축소를 할 수 ..