[태그:] 차원 축소

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

1. 데이터 전처리 (Data Preprocessing)의 개념 개념 데이터의 정합성과 가치 확보 위해 정제, 통합, 변환 등의 과정을 통해 데이터 분석 및 처리에 적합하도록 데이터를 조작하는 과정 완벽한 데이터 획득은 실제로 불가능하며, GIGO 이론에 따라 고품질의 데이터 분석을 위해서는 데이터 측정/수집 과정에서 발생한 오류에 대해 중복 제어, 모순/불일치 해소, 결측치/이상치를 처리하여 분석에 용이한 형태로 변환하여 제공하는