PCA는 고차원 데이터의 차원을 축소하는 비지도 학습 방법 중 하나로, 데이터의 분산을 최대한 보존하면서 새로운 축(주성분)으로 데이터를 투영함으로써 차원을 줄입니다. 이를 통해 데이터의 핵심적인 특성을 파악하고, 시각화 및 분석을 용이하게 할 수 있습니다.

주성분 분석의 기본 원리

• 분산 최대화: PCA는 데이터의 분산이 최대가 되는 방향을 찾아내고, 그 방향으로 데이터를 재투영합니다. 첫 번째 주성분은 데이터의 분산을 가장 많이 설명하는 방향이며, 이후의 주성분들은 앞선 주성분들과 직교(orthogonal)하는 방향 중에서 분산을 최대로 설명하는 방향으로 설정됩니다.
• 차원 축소: 주성분들을 사용하여 데이터의 차원을 축소합니다. 예를 들어, 수백 개의 특성을 가진 데이터에서 가장 중요한 몇 개의 주성분만을 선택하여 데이터를 표현함으로써, 데이터의 본질적인 구조를 유지하면서도 차원을 크게 줄일 수 있습니다.

PCA의 응용

• 데이터 시각화: 고차원 데이터를 2차원이나 3차원으로 축소하여 시각화하고, 데이터 간의 관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.
• 특성 추출: 원본 데이터의 중요한 특성을 추출하여, 머신러닝 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 이는 모델의 성능을 향상시키고, 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
• 노이즈 제거: 데이터에서 중요하지 않은 정보나 노이즈를 제거하고, 데이터의 핵심적인 특성만을 남길 수 있습니다.