꿈라CBT다음 <보기>의 결과에 대한 진단으로 가장 적절한 것은?
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세 변수로 공분산행렬 기반 PCA를 수행하였다.
- 연봉(단위: 원, 분산 약 \(10^{14}\))
- 근속연수(단위: 년, 분산 약 20)
- 평가점수(단위: 점, 분산 약 100)
결과: 제1주성분이 전체 분산의 99.99%를 설명했고, 그 계수는 연봉에만 거의 1이 부여되었다.
- 1제1주성분의 설명력이 99.99%이므로 차원 축소가 매우 성공적으로 이루어진 사례이다.
- 2세 변수가 완전한 선형 종속 관계에 있다는 뜻이므로 변수 두 개를 제거해야 한다.
- 3단위 차이로 연봉 분산이 압도적이어서 생긴 결과이므로, 표준화 후 상관행렬 기반 PCA를 써야 한다.
- 4공분산행렬 기반 PCA는 단위의 영향을 받지 않으므로, 이 결과는 연봉이 실제로 가장 중요한 변수임을 의미한다.