Machine Learning/Dimensionality Reduction
2022. 12. 22.
Principal Component(PCA) & Multidimensional Scaling(MDS,다차원 척도법)
Principal Component(PCA)와 Multidimensional Scaling(MDS)는 unsupervised dimensionality Reduction 방법 중 하나로 선형변환을 통해 차원축소를 하는 기법이다. PCA는 객체가 가진 분산의 정보를 이용하고 MDS는 객체 간의 거리에 대한 정보를 기반으로 차원축소를 한다. 1. Principal Component(PCA) 1.1 Definitioin PCA는 principal component라고 불리는 새로운 변수 집합을 통해 다변량 고차원의 데이터로부터 중요한 정보를 추출한다. PCA의 주관심은 covariance matrix($\sum$)이며 PCA가 보존하고자 하는 데이터의 특성도 covariance matrix($\sum$)이다...
