# PCA

13개의 포스트
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[핸즈온 ML with Kaggle] 8. Dimension Reduction: Visualization

PCA/t-SNE/Data Visualization

2021년 11월 19일
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PCA/고유벡터/스탠다드 스케일링

pca 가 하는 일은 차원 축소 차원은 축소하고 싶은데 고유한 거는 (사람)은 두고 살을 줄이고 싶은것이다. 사진가가 사진을 찍을 때 어디에 위치를 잡아야 할까 \-왜곡이 덜하게 직각이 되게스탠다드 스케일링: 정규화 같은것. 이걸 안하면pca가 엉망이 되어버린다. :

2021년 9월 30일
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PCA, t-SNE 차원 분석(2)

t-SNE는 PCA와 다르게 비선형 차원분석이다. t-SNE 코드는 매우 간단하다!!parameter 설명t-SNE는 다양한 파라미터가 존재한다. 파라미터들을 바꿔가면서 아이템들이 구분이 잘 되는 값들을 찾았다. sklearn 사이트에 자세히 나와있지만 간단한 설명과

2021년 9월 16일
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PCA, t-SNE 차원 축소(1)

이전 포스팅에 이어서 이제 차원 분석을 어떤식으로 진행했는지 작성해보려고 한다. 그리고 대회의 저작권이 있을 수 있기 때문에 최대한 간단히 설명하려고 한다. 그냥 차원축소의 참고용정도로 확인하면 될 것 같다.우선 PCA와 tsne에 관한 설명과 간단한 예시들은 구글에

2021년 9월 16일
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[데이터분석] 주성분 분석

주성분 분석이란 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법이다. 여기서 '차원'은 변수의 개수를 의미하므로, 많은 변수를 최대한 정보의 손실 없이 압축하여 그 개수를 줄이는 알고리즘이라고 이해하면 된다. 데이터를 압축하지 않더라도, 기본적으로 데이터의 특성이

2021년 8월 4일
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PCA 차원축소

우리는 데이터를 분석하고자 할 때 고려하고자 하는 상황이 매우 많을 수 있습니다. 그런 상황에 어떤 요소를 줄여 내가 얻고자하는 것을 명확히 하게 도와줍니다.수학적으로 말하면 큰 방향벡터가 있는데 그 데이터들의 분산을 보존하면서 직교와 기저를 찾아 고차원을 저차원으로

2021년 7월 26일
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PCA는 언제? 왜? 쓸까?

목표 차원축소 알고리즘인 PCA알고리즘에 대해서 정리하고자 함 PCA를 왜 쓰는지 그리고 쓰면 머가 좋은지에 대해서 결론적인 얘기만 하고자함 (질문) PCA를 왜 사용하셨나요?? 흔히, PCA 알고리즘을 차원축소 알고리즘으로 알고있다. 그렇기 때문에 면접때 PCA를

2021년 7월 18일
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데이터 분석을 위한 기초 시각화 with Python

Intro데이터를 분석하려는데 데이터의 row와 columns 수가 많은 수백 차원 데이터의 경우 데이터를 파악하기가 쉽지 않다. 그렇기에 인간이 이해할 수 있는 정도의 차원으로 줄여 데이터를 개략적으로 파악하는 것이 필요하고, 역시 인간은 읽고, 듣는 것 보다는 눈으

2021년 7월 18일
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Dimensionality Reduction

Intro많은 경우 머신러닝 문제는 훈련 샘플이 수천 심지어 수백만 개의 특성을 가지고 있다. 이는 모델의 학습을 느리게 할 뿐만 아니라 정교한 모델을 만들기 어렵게 하는데 이러한 문제를 차원의 저주(curse of dimensionality)라고 한다. 그리고 이러한

2021년 7월 18일
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Clustering with PCA

차원 축소 / 클러스터링

2021년 3월 23일
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Eigenvalue, Eigenvector, PCA

차원 축소

2021년 3월 22일
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[GCP] Professional Cloud Architect 자격증 취득 후기 🌸

9월 7일에 시험을 보았는데 16일이 지난 23일에서야 이메일이 왔다!심지어 두차례나 Google Cloud Support에 이메일을 보내서 겨우 받았다이렇게 받을 수 있는 줄 알았으나이메일이 안와서 한번 더 보냈다... 그리고 드디어 받았다!!! >-< ( 혹시

2020년 9월 23일
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