sklearn에 있는 cancer data를 pca로 이용해서 원래 30개 짜리 column을 2개로 줄이고 있는데
위 사진처럼 pca를 뽑으면 2개가 아닌 30개가 나오는데
내 해석이 맞다면 우선 30차원이니까 선을 30개 그을 수 있으니까 pca로 30개 새로운 조합을 계산하고 그 중에서
가장 색깔 차이가 큰 2개의 특징을 뽑는거임??
sklearn에 있는 cancer data를 pca로 이용해서 원래 30개 짜리 column을 2개로 줄이고 있는데
위 사진처럼 pca를 뽑으면 2개가 아닌 30개가 나오는데
내 해석이 맞다면 우선 30차원이니까 선을 30개 그을 수 있으니까 pca로 30개 새로운 조합을 계산하고 그 중에서
가장 색깔 차이가 큰 2개의 특징을 뽑는거임??
응 맞음
PCA = PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS PRINCIPAL COMPONENET를 찾는거임
님이 말한 2개가 그 PRINCIPAL COMPONENTS고
감사용