ecosso 님의 블로그

# [ 연습문제 - cancer 데이터 차원축소 PCA ]# 1. 데이터 로딩cancer X # 2. PCAm_pca # 3. 평가# 4. 시각화# 1) 2차원# 2) 3차원 더보기[ 내 답변 ]# [ 연습문제 - cancer 데이터 차원축소 PCA ]# 1. 데이터 로딩cancer X head(X)# 2. PCAm_pca > m_pcaStandard deviations (1, .., p=30): [1] 3.64439401 2.38565601 1.67867477 1.40735229 1.28402903 1.09879780 0.82171778 0.69037464 0.64567392 0.59219377[11] 0.54213992 0.51103950 0.49128148 0.39624453 0.30681422 0..

01 차원축소 -01 다차원 척도법 (MDS : Multidimensional Scaling) -02 주성분 분석 (PCA)01 차원축소 변수의 수를 줄여야하는 이유는 모델의 복잡도를 낮추고 일반화 성능을 극대화시키기 위함이다. (비지도학습) 변수의 수를 줄이는 가장 간단한 방법은 변수제거인데, 변수 제거에 있어서는 : 1) 명확한 이유가 있어야 함 2) 데이터 자체가 가지고 있는 작은 신호 혹은 가능성에 대한 고민을 계속해야 함 위와 같은 이유로 가장 마지막에 고려되는 것이 좋은 방법이다. 변수의 수를 줄이는 또 다른 방법은 차원축소이며 변수제거에 대응되는 방법이고, 제거가 아닌 차원축소를 사용하는 이유는 정보의 소실을 최소화하기 위함이다. 차원축소는 최종 모형에 있어 학습에 필요한 변수를 줄이..