[ADsP 미어캣 온라인 스터디 11기] Day 12 3과목 다변량 분석

 

 

 

다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS)

낮은 차원의 공간에 근접성을 시각화하는 통계기법
데이터축소목적
측도 : stress 척도 (0~1 : 낮을수록 적합도가 높다)
 

다차원 척도법의 종류

계량적 MDS	비계량적 MDS
구간척도, 비율척도	서열척도
유클라디안 거리 행렬	서열척도를 거리속성값으로 변환하여 사용
R에서 'cmdscale' 함수 사용	R에서 'isoMDS' 함수 사용

 

 
 

주성분분석(PCA)

서로 상관성 높은 변수를 하나의 새로운 변수(주성분)를 만듦
 

주성분분석의 목적

변수축소로 모형의 설명력을 높임
다중공선성 문제 해결
군집분석 시 모형의 성능을 높일 수 있음
IoT센서 데이터를 주성분분석 후 스마트팩토리에 활용
주성분분석 시 선형변환 필요
 

평균 고윳값 방법

고윳값들의 평균을 구한 뒤 고윳값이 평균보다 작은 값을 갖는 주성분을 제거하는 것
고윳값 : 고유 벡터의 크기
 

 
 

scree plot

X축 : 성분의 개수
Y축 : 고윳값
그래프가 수평을 이루기 전 단계를 주성분의 수로 선택할 수 있다.
 

 
 

biplot

첫 번째 주성분과 두 번째 주성분을 축으로 하는 그래프
데이터가 어떻게 퍼져 있는지 시각화