꿈라CBT차원 축소 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1독립 성분 분석(ICA)은 다변량 신호를 통계적으로 서로 독립적인 하부 성분으로 분리하여 차원을 축소하는 기법이다.
- 2특이값 분해(SVD)는 행과 열의 크기가 같은 \(m \times m\) 정방 행렬에만 적용할 수 있으며, 정방 행렬이 아닌 데이터에는 사용할 수 없다.
- 3요인 분석(Factor Analysis)은 관찰할 수 없는 잠재 변수가 존재할 때 변수들의 상관관계를 고려하여 유사한 변수끼리 묶어 주는 방법이다.
- 4선형 판별 분석(LDA)은 데이터를 최적으로 분류하는 관점에서, 주성분 분석(PCA)은 데이터를 최적으로 표현하는 관점에서 차원을 축소한다.