PCA 특징1 [PCA–3] 주성분 분석 (PCA) 특징 n차원 공간 상의 m개 데이터 \(\mathbf{x}^{(1)}, \mathbf{x}^{(2)}, ..., \mathbf{x}^{(m)} \in \mathbb{R}^n\) 에 대한 주성분 분석(PCA) 알고리즘을 정리하면 다음과 같다. (1) 데이터셋의 샘플 평균을 계산한다. \[ \mathbf{\mu} = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^m \mathbf{x}^{(i)} \] (2) 모든 데이터셋을 다음과 같이 치환한다. \[ \mathbf{y}^{(i)}= \mathbf{x}^{(i)} - \mathbf{\mu} \] (3) 데이터셋의 스냅샷(snapshot) 행렬을 만든다. \[ Y = \begin{bmatrix} \mathbf{y}^{(1)} & \mathbf{y}^{(2) } & \cd.. 2021. 2. 20. 이전 1 다음