01 PCA (Principal Component Analysis ,주성분 분석) 주성분 분석은 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법을 말한다. 이 때 서로 연관 가능성이 있는 고차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간(주성분)의 표본으로 변환하기 위해 직교 변환을 사용한다. 데이터를 한개의 축으로 사상시켰을 때 그 분산이 가장 커지는 축을 첫 번째 주성분, 두 번째로 커지는 축을 두 번째 주성분으로 놓이도록 새로운 좌표계로 데이터를 선형 변환한다. (출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/주성분_분석) 차원 축소를 통해 최소 차원의 정보로 원래 차원의 정보를 모사(approximate)하는 알고리즘 차원 축소(Dimension Reduction) : 고..