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공분산행렬2

주성분 분석(PCA)의 수학적 접근 #2 이번 글은 2022.09.05 - [수학의 재미/아름다운 이론] - 주성분 분석(PCA)의 수학적 접근 주성분 분석(PCA)의 수학적 접근 이번 글은 2022.09.02 - [수학의 재미/아름다운 이론] - 주성분 분석(Principal Component Analysis)이란? 주성분 분석(Principal Component Analysis)이란? 이 글에서 다룰 내용은 주성분 분석(principal compone.. sine-qua-none.tistory.com 에서 이어집니다. 지난 글에서, 주성분 분석은 주어진 샘플 데이터들의 잔차를 최소화, 다른 말로 분산을 최대화하는 축을 찾는 문제라는 거을 얘기했습니다. 주성분 분석의 수학적 목표 GOAL: Features가 $p$개인 데이터 샘플 $X_1, .. 2022. 9. 6.
공분산과 공분산 행렬 어떤 현상이나 타깃을 관찰하다 보면 여러 특징(features)들이 있습니다. 예를 들어 사람을 관찰할 경우 키, 몸무게, 나이 등등 학생 학습 성취도를 관찰할 경우: 국어 점수, 수학 점수 등 그런데 경험적으로 키가 큰 사람이 몸무게도 많이 나가고, 수학 점수가 뛰어난 학생이 과학 점수도 좋은, 이른바 양의 상관관계를 띄는 경우도 있고, 같은 거리를 가는데 느리게 가면 시간이 많이 걸리는 등 속도와 시간의 음의 상관관계도 있고, 또 아예 관계가 없어 보이는 경우도 있습니다. 두 특징(또는 변량, 변수)의 관계를 따지는 유명한 방법이 공분산을 산출해 보는 것입니다. 두 변수 $X, Y$의 공분산은 아래와 같이 정의합니다. $X,Y$의 공분산(covariance) $X, Y$의 표본(sample, 즉 관찰.. 2022. 7. 4.
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