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1. 주성분분석(PCA. Principal Component Analysis) 여러 독립변수들을 주성분이라는 서로 상관성이 낮은 변수들의 선형결합으로 만들어 변수들을 요약, 축소하는 기법이다. - 공분산행렬이나 상관계수행렬을 통해 모든 변수들을 잘 설명해주는 주성분을 찾는다. - 독립변수들과 주성분과의 거리를 나타내는 정보손실량을 최소화하고 분산을 최대화한다. - 제1주성분이 전체 변동을 최대로 설명할 수 있어야 하고 제2주성분은 제1주성분과 상관성이 낮아 제1주성분이 설명하지 못하는 나머지 변동을 가장 잘 설명할 수 있어야 한다. * 공분산행렬과 상관계수행렬의 차이 공분산행렬 상관계수행렬 변수의 측정단위를 그대로 반영한다. 변수의 측정단위를 표준화한다. 특징 변수들의 측정단위에 민감하다. 사용 사례 모..