차원축소3 [데이터 사이언스 스쿨] 4.3 스케일링 ○ 회귀분석에서 조건수가 커지는 경우는 크게 두 가지가 있다. 변수들의 단위 차이로 인해 숫자의 스케일이 크게 달라지는 경우. 이 경우에는 스케일링(scaling)으로 해결한다. 다중 공선성 즉, 상관관계가 큰 독립 변수들이 있는 경우, 이 경우에는 변수 선택이나 PCA를 사용한 차원 축소 등으로 해결한다. - 출처 : [데이터 사이언스 스쿨] 4.스케일링 2021. 5. 10. [데이터 사이언스 스쿨] math 3.5 PCA(Principal Component Analysis) PCA(Principal Component Analysis)는 주성분 분석이라고도 하며 고차원 데이터 집합이 주어졌을 때 원래의 고차원 데이터와 가장 비슷하면서 더 낮은 차원 데이터를 찾아내는 방법이다. **차원축소(dimension reduction)**라고도 한다. - 출처: [데이터 사이언스 스쿨] math 3.5 PCA(Principal Component Analysis) 2021. 4. 30. [Fabian Keller] High Dimensional Data Visualization - 차원을 활용한 데이터 시각화 High Dimensional Data Visualization from Fabian Keller 2016. 9. 16. 이전 1 다음
