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주성분 분석 (PCA)

1. 차원 축소 및 잡음 제거, 주성분 분석 (PCA)의 개요 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis) (1) 주성분 분석의 개념 개념도 3차원의 데이터셋을 분산값이 큰 영의 축(Axis)인 PC1을 식별하여PC2 축의 방향을 Projection하여 2차원으로 차원을 축소한 사례 개념 고차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간(주성분)의 표본으로 변환하여 분석하는 알고리즘 (2) 주성분 분석의 목적 차원의 축소 고차원의

협업 필터링 (Collaborative filtering)

I. 개인화 서비스를 위한 추천시스템의 개요 가. 추천시스템의 정의 개인 맞춤형 서비스 제공 위해 구매패턴 등 과거 데이터를 분석하여 상품을 추천하는 시스템 나. 추천시스템의 필요성 적중률을 높이기 위해 데이터에 대한 메타 정보 관리와 분석 알고리즘이 중요, 추천시스템 분석 알고리즘 중 가장 대표적 알고리즘으로 협업 필터링   II. 협업 필터링의 개념 및 유형 가. 협업 필터링의