6.3.1 Principal Components Regression

Principal components analysis (PCA) is a popular approach for deriving principal

components analysis

6.3 Dimension Reduction Methods 255

a low-dimensional set of features from a large set of variables. PCA is discussed in greater detail as a tool for unsupervised learning in Chapter 12. Here we describe its use as a dimension reduction technique for regression.

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Sub-Chapters (하위 목차)

An Overview of Principal Components Analysis (주성분 분석 핵심 통찰 개요)

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고도로 연관된 다중 변수들을 데이터 정보 손실 없이 상호 완전히 독립적인(직교) 변수로 압축 변환하는 비지도 분해 기초 기술인 PCA의 성질을 직관적으로 살펴봅니다.

The Principal Components Regression Approach (주성분 기반 데이터 회귀 접근 과정)

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PCA를 이용해 만들어진 Top랭크 다차원 벡터가 타겟 Y 예측 또한 가장 이상적으로 잡아낸다는 강력한 논리 하에, 회귀 모델 내부 분산 확장을 극도로 통제하는 효과입니다.