[일반] 다변량 자료분석 들으려면 미적분은 필수인가요?

[익명(175.112)]

제가 사정 상 미분적분은 못 듣고(필수적인 것만 아는 상태) 선형대수만 들은 상태인데요... 이 상황에서 다변량 자료분석 강의를 들어도 이해가 가능할까요? ex) PCA, 군집분석, 판별분석 등등..

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[익명(221.147)]

학교가 어디인지에 따라 다릅니다

[익명(175.112)]

인서울 중하위권 대학입니다 - dc App

[익명(221.147)]

그럼 충분히 들으실수 있습니다

[익명(175.112)]

감사합니다ㅜ열심히 듣겠습니다 - dc App

[익명(106.102)]

미적분은 몰라도 선대는 반드시 필수 - dc App

[익명(106.102)]

선대 모르면 그냥 논의가 안 됨 - dc App

[익명(175.112)]

답변 감사합니다. 일단 들어야겠네요 - dc App

[익명(128.134)]

PCA is nothing but spectral decomposition or singular value decomposition.

[익명(dlwlrms)]

i don't know shit about spectral theorem and SVD but only know about eigen-stuff, still works fine with me

[익명(128.134)]

ㄴ It is nonsense that you know "eigen-stuff", but not know SVD or spectral decomposition. Spectral decomposition is just diagonalization of a symmetric matrix(where all eigenvalues are real), and SVD is equivalent to it in this case. the difference between them is the matrix to be decomposed; data or cov matrix

[익명(175.112)]

그냥 한국말로 하시죠 두 분... - dc App

[익명(dlwlrms)]

svd는 general matrix에 적용되는거고 spectral theorem 제대로 배운적은 없지만 linear operator에 적용되는걸로 아는데 다변량같은거 할때는 symmetric nonnegative definite일때만 보면 되서 심지어 conjugate도 몰라도 되자늠 svd랑 spectral theorem을 '이해'할정도로 공부할 필요는 없다고 봄 걍 \Sigma = P\Lambda P^T 이정도만 알면 되지