PCA 분석 해석1 [PCA] 주성분 수를 결정하는 여러가지 PCA 방법론 (SAS) 이번 포스팅에서는 여러가지 주성분 분석 기법들과 그 차이에 대해 알아보겠습니다. PCA(principle components analysis) Introduction 여러 개의 변수를 가진 데이터는 고차원 데이터로 불리는데, 이는 저차원 데이터에 비해 계산의 과정이나 효율에 있어서 여러 가지 단점들을 가지게 됩니다. 우리는 주성분 분석을 통해 여러 변수를 한 변수로 축약하거나 차원을 줄임으로써 이 문제를 해결합니다. 주성분의 수를 결정하는 것 또한 하나의 이슈가 될 수 있는데, 이번 포스팅에서는 주성분의 수를 결정하는 세 가지 규칙들을 비교함으로써 그 방법과 차이를 알아 보겠습니다. 세 가지의 기법으로는, Broken-stick Model Scree plot Average of Eigenvalue.. 2021. 11. 27. 이전 1 다음 반응형
