다음 설명에 해당하는 용어 또는 개념은? 상관된 변수들을 분산을 최대한 보존하는 소수의 직교 성분으로 축소한다.
정답 2번
PCA는 원 변수의 선형결합으로 새로운 축을 만들고 분산을 많이 설명하는 축부터 선택한다. 원래 변수 몇 개를 그대로 고르는 변수 선택과 달리 각 성분에는 여러 변수의 정보가 섞일 수 있다. 일부 성분만 남기면 일반적으로 정보 손실이 있으며 큰 분산이 항상 예측에 중요한 신호인 것도 아니다. IQR과 프로파일링은 차원 축소 방법이 아니다.
콘텐츠 정보
- 자료 유형
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- 내용 검수 완료
- 해설 작성·검수
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- 최종 검수
- 2026-09-04