'주성분 분석' 태그의 글 목록

이번에는 이전 글에서 생성한 Word2Vec의 결과를 시각화하여 보려고 한다. PCA와 t-SNE을 통해 고차원 데이터를 차원 축소하고 시각화를 할 수 있다. 이들은 비지도 학습의 종류 중 하나인 비지도 변환의 일종으로 데이터를 새롭게 표현하여 사람이나 다른 머신러닝 알고리즘이 원래 데이터보다 쉽게 해석할 수 있도록 만드는 알고리즘이라고 할 수 있다. 차원 축소 분야에서 많이 사용하며 데이터를 구성하는 단위나 성분 찾기에도 사용한다. PCA(주성분 분석)은 특성들이 통계적으로 상관관계가 없도록 데이터셋을 회전시키는 기술로서 특성들의 상관관계가 가장 큰 방향(분산이 가장 큰 방향)을 찾고 그 방향과 직각인 방향 중에서 가장 많은 정보를 담은 방향을 찾아낸다. PCA는 주성분의 일부만 남기는 차원 축소 용도..

ML&DL 2020. 8. 12. 01:34

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