꿈라CBT주성분 분석(PCA)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1주성분은 설명하는 분산이 큰 순서대로 정렬되므로, 분산이 가장 작은 성분부터 차례로 선택해 차원을 축소한다.
- 2공분산 행렬의 대각선 원소는 각 변수의 분산을 의미하며, PCA는 이 행렬의 고유값과 고유벡터를 이용해 주성분을 구한다.
- 3전체 분산의 대부분을 설명하는 소수의 주성분만 남겨 원래 변수보다 훨씬 적은 차원으로 데이터를 표현할 수 있다.
- 4PCA는 고차원 데이터를 서로 직교하는 새로운 축으로 선형 변환하는 행렬 기반의 차원 축소 기법이다.