1. 상관 분석 상관분석은 데이터에 존재하는 두 변수 간의 관계를 알아보기 위해서 진행한다. 즉, 상관계수를 알아보는 것이다. 두 변수간의 상관관계를 측정하는 상관계수는 피어슨 상관계수와 스피어만 상관계수가 있다. 1) 피어슨 상관계수 피어슨 상관계수의 수식은 아래와 같다. 이때 상관계수는 -1

이 게시글은 PCA의 이해와 수학적 과정만을 다룬다. Python 실습코드를 따라가보면 훨씬 이해가 잘 될 것이다. 아래 링크를 남겨놓겠다. https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/16 [Python] - PCA(주성분분석) 실습 *아래 학습은 Fastcampus의 "머신러닝 A-Z까지"라는 인터넷 강의에서 실습한 내용을 복습하며 학습과정을 공유하고자 복기한 내용입니다. PCA는 Principal component analysis의 약자로 차원의 저주를 해결� todayisbetterthanyesterday.tistory.com 데이터 분석을 진행할 때 발생할 가능성이 높은 문제(특히, KNN에서) "차원의 저주". 이를 해결하려면 어떻게 해야하나? 차원의 저..

PCA는 Principal component analysis의 약자로 차원의 저주를 해결하기 위한 방법 중 하나이다. 많은 변수들 사이에서 수학적인 연산을 통해 PC score를 얻어내고, 높은 PC score를 기반으로 LogisticRegression회귀분석을 진행한다. 이번 게시글에서는 이를 Python으로 실습하는 과정을 풀어나갈 것이다. 만약 이론과 원리에 대해 알고 싶다면 아래 링크를 통해 확인하길 바란다. https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/22 [Data Analysis] 차원 축소법 - PCA(주성분 분석) 이 게시글은 PCA의 이해와 수학적 과정만을 다룬다. Python 실습코드를 따라가보면 훨씬 이해가 잘 될 것이다. 아래 링크를 남겨놓..