-
카테고리
-
세부 분야
딥러닝 · 머신러닝
-
해결 여부
미해결
PCA 3개이상에서의 2차원 군집화시 의미
23.05.02 13:47 작성 조회수 146
0
안녕하세요. 강의를 듣고있는 학생입니다.
강의에서는 PCA1과 PCA2를 기반으로 2차원에서 군집분류를 하는데 PCA가 3이상이 있을 경우에
PCA2와 PCA3을 2차원으로 하여 시각화를 하는 건 의미가 있을까요?
답변을 작성해보세요.
0
권 철민
지식공유자2023.05.02
안녕하십니까,
음, 질문을 잘 이해했는지 모르겠군요.
PCA 3 일때 PCA 1은 제외하고, PCA 2와 PCA 3으로 시각화 한다는 의미인지요?
일단 그렇다고 가정한다면, 일반적인 데이터의 경우 대부분의 변동성이 PCA1에 담겨 있기 때문에 PCA 2와 PCA3은 크게 데이터 특성에 기여하지 못할 수 있습니다. 그래서 이들 PCA 2와 PCA 3로 시각화 군집화를 적용하는 것은 큰 의미가 없을 수 있습니다.
의도한 질문이 아니면 다시 글 부탁드립니다.
감사합니다.
답변 1