안녕하세요, 다름이 아니라 주성분 분석 그래프를 해석하는데 있어서 어려움이 있어서 궁금하여 글 올리게 되었습니다.
현재 제가 읽는 논문에서는 따로 자세한 설명이 없어서 이해가 가지 않아서 질문 드리게 되었습니다.
저는 현재 바이오 관련 데이터를 분석하는데, PCA 같은 경우는 데이터의 분포를 보기 위해서 사용하곤 합니다. 허나,
X와 Y절편, 즉, PC1, PC2의 절편에 대해서는 따로 고민을 하지 않았었는데, 한 논문을 읽던 중, PC1과 PC2에 대해서 0.05값의 내에 있는
데이터들만 활용하여 분석하는 게 나오는데, (PC1, PC2) = (0.05, 0.05)가 어떤 의미인지 잘 모르겠습니다.
이 개념을 좀 설명해주실 분 있으실까요 ? ㅠㅠ 부탁드립니다.
저기에 대부분의 데이터가 있으니 그런거 아님? - dc App
일단 원형으로 예쁘게 모였으면 정규분포 만족한다 볼 수 있을 것 같고, PC1축 / PC2축 다 쁠마 0.05 이내에 거의 다 들어온다는건 두 주성분 간 정보량 차이가 크지 않고 엇비슷하다 볼 수 있을 것 같음 - dc App
근데 저 두 주성분만 가지고는 두 집단이 비슷비슷한 거 같은데 과연 구별이 잘 될까? 두 주성분이 전체 데이터의 00%를 설명하는지 체크해보고, 생각보다 낮다면 PC3, PC4 등 추가해서 계속 확인해야될 거 같음 - dc App
다차원 데이터를 2차원 평면으로 그래픽화하기 위해서 pca를 가져다 쓴거 같은데, 거기서 range를 저렇게 가져다 쓴다는 것은 그냥 특이값들 다 무시하고 그냥 보편적인 데이터만 가져다 쓴다는 것을 의미함. 그리고 윗댓글이 말하는 pc3 pc4는 무시해도 될텐데, 왜냐면 저건 집단 나누는 게 아니라 그냥 보편적인 x들을 뽑아서 따로 y가져다 활용할 예정이라 저렇게 보는거긴 때문