Principle Component Analysis(PCA) 개요 남자와 여자에 대한 다양한 특징 정보가 주어졌다고 가정해 보자. 이들을 구분하기 위한 정보는 굉장히 많을 것이다. 하지만 실질적으로 우리가 성별을 구분하기 위해서 이 모든 데이터를 활용할 필요가 없다. 예를 들면, 염색체만 확인하면 생물학적으로 남녀를 구분할 수 있다. 이러한 핵심 특징을 추출한다는 아이디어에 기반하여 AI 학습 전에 학습 데이터를 전처리하면 효과적인 머신 러닝을 진행할 수 있다. 여기서 말하는 전처리는 데이터의 차원을 줄이는 것을 의미하는데, 이를 Principle Component Analysis(PCA), 주성분 분석이라고 한다. 본문 비지도학습 PCA는 비지도 학습에 속한다. 비지도 학습(Unsupervised le..
