많은 변수로 구성된 데이터에 대해 주성분이라는 새로운 변수를 만들어 기존 변수보다 차원을 축소하여 분석을 수행 주성분 P1은 데이터 분산을 가장 많이 설명할 수 있는 것을 선택하고 P2는 P1과 수직인 주성분을 만들어 다중 공선성 문제를 해결 다중 공선성(MultiCollinearity): 독립변수 사이에 강한 상관관계가 나타나서 종속변수에 영향을 미치는 경우 완전 공선성: 독립 변수들 사이에 정확한 선형 관계가 존재하는 경우 다중 공선성 문제는 분석과 예측의 정확성을 위해서 피하거나 해결해야 한다. ### PCA data("iris") head(iris) # 변수간 상관관계 확인 cor(iris[1:4]) # 변수간 S.L와P.L, S.L와 P.W간의 상관관계 높음 # 다중공선성 문제 발생 예상 # 독립변수 새롭게 설계 필요 # 전처리 과정 iris2 <- iris[, 1:4] ir.species <- iris[,5] # 중앙을 0, 분산은 1로 설정 prcomp.result2 <...
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PCA
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predict
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R
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Rstudio
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전처리
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주성분분석
원문 링크 : R : 주성분 분석
