로딩벡터1 PCA(주성분 분석): 로딩 벡터로 주성분을 해석하라 실제 현업에서 주성분 분석을 정말 많이 쓰는 알고리즘 중에 하나입니다. 그런데 주성분 분석(PCA)을 하고 나서 내가 주성분을 얼마나 잘 만들었는지에 대한 검토는 잘 이루어지지 않죠. 주성분을 해석하기 위한 방법으로 로딩 벡터를 보는 방법이 있습니다. 이 글을 통해 PCA를 좀 더 잘 해설할 수 있는 방법을 소개할까 합니다. 로딩 벡타란?로딩 벡터는 주성분을 구성하기 위해 원래 변수(feature)에 할당된 가중치를 나타냅니다. 이러한 로딩 벡터는 각 원래 feature가 변수들의 선형 조합인 주성분(PC)에 어떻게 기여하는지에 대한 정보를 제공합니다. 그러면 주요 개념을 확인해 보겠습니다.주성분(Principal Components , PC)주성분은 데이터의 최대 분산을 포착하는 원래 특성(featur.. 2024. 2. 6. 이전 1 다음
