꿈라CBT[미복원] 주성분 분석 해석 문제
※ 복원 유사 문항 — 원본 문제 미복원 — 주성분 분석(PCA)의 결과 해석과 주성분 선택에 관한 유사 문항으로 대체 생성하였습니다.
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10개 변수를 가진 데이터에 주성분 분석(PCA)을 적용한 결과이다. 아래 결과 해석에 대한 설명으로 적절하지 않은 것을 고르시오.
주성분별 고윳값: PC1=4.2, PC2=2.5, PC3=1.3, PC4=0.9, PC5=0.5, PC6~10=각각 0.3 이하 누적 기여율: PC1=42%, PC1+PC2=67%, PC1~PC3=80%, PC1~PC4=89%
- 1제1주성분(PC1)이 전체 변동의 가장 많은 부분을 설명한다.
- 2Kaiser 기준(고윳값 ≥ 1)으로는 PC1, PC2, PC3까지 선택한다.
- 3누적 기여율 80% 기준으로는 PC1~PC3을 사용하면 충분하다.
- 4주성분 분석은 변수 간 독립성 때문에 다중공선성 해결에 도움이 되지 않는다.