Deep Learning/NLP
08. 주성분 분석
차원 축소 차원의 저주는 n x p 일때 p가 많은 경우, 연산이 어렵고 데이터 표현이 어려움 이를 위해 차원을 축소함 차원 축소로 인해 정보 손실이 발생할 수 있음 예시) 국어: 80점, 영어 60점, 수학 90점, 과학 90점 평균 = (80+60+90+80)/4 = 77.5점 평균이라는 하나의 차원으로 나타냄, 하지만 평균으로 각 과목의 점수가 몇인지는 정확히 알 수 없음. 정보 손실을 최소화하는 것이 관건. pc1 축으로 하면 좌표들이 겹치지 않고 정보를 가져올 수 있음. 축에 영세했을 때 가장 많이 퍼져있는 것을 알 수 있음. 축을 찾아내는 과정이 주성분 분석이라고 할 수 있다. 주성분 분석 고차원 데이터를 저차원 데이터로 환원한다. 분산이 가장 커질때 (= 정보 손실을 최소화 하는)축을 pc1..
