PCA (주성분분석) 계산

PCA(주성분 분석)의 진행 순서:

1. 훈련데이터에서 분산이 최대인 축(초평면)을 찾는다.

2. 그 다음 1번에서 찾은 축에 직교하면서 남은 분산을 최대한 보존하는 두 번째 축(초평면)을 찾는다.

3. 그렇게 i개의 축(초평면)을 찾는다.

4. i번째 축 = i번째 주성분(PC)

5. 처음 d개(첫 번째 PC ~ d 번째 PC)의 주성분으로 정의한 초평면에 투영하여 d차원으로 축소시킨다. (d<=i)

 

 

이러한 PCA (주성분 분석)을 진행함에 있어 주성분을 찾기 위해서는

SVD(singular value docomposition - 특이값 분해)를 사용해야 한다. 

 

-> 계산한 과정 (자세히) 첨부 !!!!!

 

 

(Hands-on Machine Learning 2e 참고)