출처: https://youtu.be/TesmO5Sq1YQ?si=WJ7kXEQYR746BJLF 차원축소( demension reduction) #차원 축소-변수를 줄이는 것 #변수를 줄여야 하는 이유 -변수가 너무 많은 경우 이를 다 사용하는 것은 불가능 혹은 불필요 -가능성은 낮으나 변수의 개수가 관찰값의 개수보다 많으면 분석이 거의 불가능 -너무 많은 변수의 사용은 불필요하거나 효율적이지 않음 #차원 축소를 어떻게 할 것인가 -상관관계가 중요(=상관관계가 높은 변수들을 묶어보자) -더 정확하게는 variance-covariance matrix(공분산행렬)을 이용 -covariance matrix는 correlation matrix(상관관계)와 유사 -말 그대로 “co”는 함께(together)의 의미..
