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| blog:easy_pca [2020/05/14 13:59] – [Key Takeaways] prgram | blog:easy_pca [2025/07/07 14:12] (current) – external edit 127.0.0.1 | ||
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| 가장 큰 차이점이라고 할 수 있는 것은, 라쏘나 릿지 회귀에서는 정답 데이터가 포함되는 지도학습 방법에 사용되는 것이고, 주성분분석은 정답 데이터가 없이 변수들 간의 관계만을 보는 비지도학습 이라는 것이다. 예측을 더 잘하기 위한 방법과 변수의 특성을 보전하는 방법의 차이라고 생각해도 좋을 것 같다. | 가장 큰 차이점이라고 할 수 있는 것은, 라쏘나 릿지 회귀에서는 정답 데이터가 포함되는 지도학습 방법에 사용되는 것이고, 주성분분석은 정답 데이터가 없이 변수들 간의 관계만을 보는 비지도학습 이라는 것이다. 예측을 더 잘하기 위한 방법과 변수의 특성을 보전하는 방법의 차이라고 생각해도 좋을 것 같다. | ||
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| + | 또한 주성분분석은 모형에 사용되는 주성분들이 무상관uncorrelated인 것도 차이점이라고 할 수 있다. | ||
| ===== Key Takeaways ===== | ===== Key Takeaways ===== | ||
| 지금까지 차원의 문제, 그리고 이를 해결하기 위한 주성분분석에 대해서 살펴보았다. | 지금까지 차원의 문제, 그리고 이를 해결하기 위한 주성분분석에 대해서 살펴보았다. | ||
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| 1) 차원이 늘어남에 따라 여러가지 문제가 생긴다. (과적합, 다중공선성, | 1) 차원이 늘어남에 따라 여러가지 문제가 생긴다. (과적합, 다중공선성, | ||
| 2) 주성분분석은 분산을 최대로 하는 선형결합들을 찾는 것이다. | 2) 주성분분석은 분산을 최대로 하는 선형결합들을 찾는 것이다. | ||
| - | 3) 선형결합들 중 원래 변수들의 분산을 가장 근접하게 설명하는 개수만큼 다른 모형 적합을 위해서 사용한다. | + | 3) 모형에 사용되는 주성분들이 상관관계가 없어 다중공선성 문제를 해결할 수 있다. |
| - | 4) 다중공선성을 어느정도 감소시킬 수 있다. | + | 4) 선형결합들 중 원래 변수들의 분산을 가장 근접하게 설명하는 개수만큼 다른 모형 적합을 위해서 사용한다. |
| 5) 중심화centering이 필요하고, | 5) 중심화centering이 필요하고, | ||