꿈라CBT주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)에 관한 설명 중 옳지 않은 것을 고르시오.
- 1기존 변수들을 조합해 서로 연관성이 없는 새로운 변수인 주성분들을 생성한다.
- 2차원축소 기법의 하나로서, 원 데이터의 분포를 최대한 유지하면서 고차원 공간의 데이터를 저차원 공간으로 변환한다.
- 3데이터를 하나의 축으로 사상시켰을 때 분산이 가장 크게 나타나는 축이 첫 번째 주성분, 그다음으로 분산이 큰 축이 두 번째 주성분이 되도록 새로운 좌표계로 데이터를 선형 변환한다.
- 4음수가 포함되지 않은, 즉 전체 원소가 양수인 행렬 V를 음수를 포함하지 않는 두 행렬 W와 H의 곱으로 분해한다.