주성분 분석(PCA)

주성분 분석 설명 글

https://angeloyeo.github.io/2019/07/27/PCA.html

주성분 분석(PCA) - 공돌이의 수학정리노트

# 차원 축소를 위해 사용

from sklearn.decomposition import PCA

# 두 개의 열의 값 패턴이 매우 유사함을 알 수 있다. > 차원축소 가능 > PCA
pca1 = PCA(n_components = 1) # 변화 차원 수
x_low = pca1.fit_transform(x)

# 차원 축소 값 원복
x2 = pca1.inverse_transform(x_low)

# 4개를 2개로 축소
pca2 = PCA(n_components = 2) # 2개로 줄이기
x_low2 = pca2.fit_transform(x) # 비지도 학습은 x값만 준다.
x_trans= pca2.inverse_transform(x_low2) # 복원

# SVM으로 이미지 분석을 하기전에 차원 축소를 이용해주면 좋다.

iris 자료 차원 축소 시각화