꿈라CBT주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)에 관한 다음 설명 중 옳지 않은 것은 무엇인가?
- 1PCA에서 공분산 행렬의 대각선 요소는 각 변수의 분산을 의미한다.
- 2PCA에서는 전체 분산의 대부분을 설명해 주는 소수의 주성분만 선택하는 것이 가능하다.
- 3PCA는 분산의 합이 보존되도록 주성분을 선택하는데, 이때 가장 작은 분산부터 주성분으로 사용한다.
- 4고차원 데이터를 저차원의 주성분 공간으로 선형 변환하는 행렬 기반 기법이 PCA이다.