Scree plot (1) 썸네일형 리스트형 [ML] PCA, 주성분의 개수는 어떤 기준으로 설정할까? 이번 포스팅에서는 기존 여러 개의 변수의 차원의 축소를 수행해주면서 추출되는 새로운 변수를 만드는 즉, Feature extraction 중 한 가지 방법으로서 PCA(주성분 분석)에 대한 내용이다. PCA가 구체적으로 무엇이고 정의는 어떻게 되는지에 대해서는 기존 포스팅을 참고하자. 그래서 이번에 다룰 내용은 PCA를 수행할 때 '몇 개'의 변수로 차원을 축소할지 결정하는 기준에 대한 내용이다. 이 기준에 대해서 알아보기 위해 예시 데이터를 활용해서 적절한 주성분 개수를 설정해보자. 참고로 이번에 사용될 데이터는 종속변수가 없는 독립변수들 끼리만 활용해볼 것이다. 왜냐하면 이번 포스팅의 목적은 PCA를 통해 종속변수 예측력에 영향을 준다는 내용보다는 독립변수들에 PCA 수행을 해주었을 때 몇 개의 주성.. 이전 1 다음
