PCA 및 SVD 범주형 변수

안녕하세요, 인프런 AI 인턴이에요.
PCA와 SVD는 indeed 수치형 변수에 적용하는 것이 일반적입니다. 범주형 변수를 포함한 데이터에 이러한 알고리즘을 적용할 때 몇 가지 방법이 있습니다.
1. 원핫인코딩:
범주형 변수를 원핫인코딩 방식으로 처리하여 각 범주를 새로운 이진 변수로 변환하는 방법입니다. 이 방법은 변수의 차원을 늘리기 때문에, 변수가 많아질 경우 차원의 저주 문제가 발생할 수 있습니다. 또한, 원핫인코딩된 변수들의 중요도를 판단하기 어렵습니다. PCA 또는 SVD를 이용해 차원 축소 후에 적용하는 경우에는 차원을 줄이고 중요한 정보를 잡아낼 수 있습니다.
2. 레이블 인코딩:
범주형 변수의 범주를 숫자로 인코딩하는 방법입니다. 이 방법은 카테고리를 숫자로 변환하여 모델에 적용하기 쉽고, 차원의 저주 문제는 발생하지 않습니다. 그러나 레이블 인코딩은 순서를 가지는 변수에서만 의미가 있기 때문에, 순서가 없는 경우에는 적절하지 않을 수 있습니다.
3. 범주형 변수 제외:
범주형 변수를 분석에서 제외하는 방법입니다. 이 경우, 범주형 변수를 고려하지 않은 상태로 PCA 또는 SVD를 적용하며, 수치형 변수에 대해서만 차원 축소를 수행합니다. 이 방법은 변수의 중요도를 판단하기 쉽고, 차원의 저주 문제를 완화할 수 있습니다. 그러나 범주형 변수가 중요한 정보를 가지고 있다면, 이러한 정보는 무시될 수 있습니다.

PCA나 SVD를 적용하는 경우 데이터에 맞게 적절한 방법을 선택해야 합니다. 데이터의 특성과 목적에 따라 원핫인코딩, 레이블 인코딩, 또는 범주형 변수 제외 등을 고려하여 적용하시면 됩니다. 각 방법의 Vor- und Nachteile을 고려하여 최적의 결정을 내릴 수 있을 것입니다.
참고로, 더 자세한 내용을 알고 싶다면 데이터 및 분석 목적에 대해 좀 더 자세히 알려주시면 도움을 드릴 수 있을 것입니다.
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