[빅데이터분석] 주성분 분석(PCA): 고차원 데이터를 이해하기 쉬운 저차원으로 변환하는 기법

1. 개요 데이터 분석에서, 고차원 데이터는 종종 우리의 이해와 분석을 어렵게 만듭니다. 주성분 분석(PCA)은 고차원의 데이터를 주요 특성을 유지하면서 저차원으로 축소해줌으로써 분석 및 해석이 용이하게 해줍니다. 이번 포스팅에서는 PCA의 개념, 장단점, 처리 절차, 분석 절차, 적용 사례, 그리고 파이썬 예제 코드를 소개하겠습니다. 2. 주성분 분석(PCA) 개념 및 장단점 PCA는 고차원 데이터의 '주성분', 즉 데이터의 분산을 최대한 보존하는 새로운 축을 찾아내는 기법입니다. 이를 통해 데이터를 저차원으로 투영하되, 가능한 많은 정보를 유지하려는 목적을 가집니다. 1. 장점 1) 고차원 데이터를 저차원으로 축소하면서 주요 특성을 유지합니다. 2) 시각화에 유용합니다. 3) 3차원 이상의 데이터는 ..