꿈라CBT주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)에 관한 다음 설명 중 옳지 않은 것은 무엇인가?
- 1변수 간에 상관관계가 존재하는 다차원의 데이터를 분석에 필요한 차원축소 과정을 거쳐 저차원의 데이터로 표현한다.
- 2통계적으로 독립변수들 사이에 상관관계가 없도록 만들고 요인 적재값을 확인하며, 요인 적재값에 차이가 없어 요인 분류가 어려울 때는 데이터 회전 방법으로 분석을 수행한다.
- 3비음수 행렬분해 분석방법으로서, 음수가 포함되지 않은 전체 원소가 양수인 행렬 V를 음수를 포함하지 않는 행렬 W와 H의 곱으로 분해하는 알고리즘이다.
- 4고윳값과 고유벡터를 계산한 뒤, 고유벡터를 열벡터로 갖는 행렬의 대각화를 통해 고윳값을 분해하고, 가장 큰 고윳값을 중심으로 기존 변수들을 선형결합하여 얻은 새로운 변수들로 변환한다.