PCA에 관한 간단한 구현

서울시립대학교에서 18학년 2학기에 수강하는 기계학습개론 과목에 대해서 과제, 공부 자료 등을 정리하고 있는데, PCA1에 관한 이론을 배워서 그에 대한 간단한 구현을 해봤다.

2d에서 1d로 줄이는 스크립트3d에서 2d로 줄이는 스크립트이다.

vector들을 mean값의 각 element들을 0으로 맞추고, covariance의 eigen vector와 eigen value들을 구한다. 그 후 eigen value가 큰 순서대로 eigen vector를 축으로 데이터들을 변환한다.

numpy와 python을 이용해서 구현을 했고, jupyter notebook을 이용했다.

2d에서 1d로 줄이는 스크립트의 결과는 알아보기 쉬웠지만, 3d에서 2d로 줄이는 스크립트의 결과는 다소 알아보기 어려웠다.

  1. https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis 간단한 이론은 이 페이지를 참고하길 바란다. 

September 18, 2018 에 작성
Tags: machine learning python 대학