A＋ 빅데이터분석 주성분 분석

1. 개체 및 변수

주성분 분석(principal component analysis, PCA)은 다차원 데이터를 보다 쉽게 분석하기 위한 기법으로, 데이터를 여러 개의 변수로 나타내는 경우 그 변수들의 상관관계를 고려하여 차원을 축소하는 데 중요한 역할을 한다. 주성분 분석에서 가장 중요한 개념 중 하나는 개체와 변수이다. 개체는 분석의 대상이 되는 단위로, 예를 들어 사람, 기업, 제품, 지역 등의 요소가 될 수 있다. 각각의 개체는 여러 개의 특성을 가진 변수들에 의해 서술된다. 이러한 변수들은 관측 가능한 수치 혹은 범주형 데이터로 표현될 수 있으며, 주성분 분석에서는 이러한 변수들 간의 상관관계를 분석하여 데이터의 구조를 이해하고, 데이터의 차원 축소를 통해 더 나은 시각화와 해석을 가능하게 한다. 개체는 주성분 분석의 가장 기본적인 단위로, 데이터 세트에서 각각의 개체는 분석을 통해 얻고자 하는 정보의 단위로 기능한다. 예를 들어, 마케팅 조사에서 소비자 데이터를 수집하는 경우 각 소비자는 하나의 개체가 된다. 이러한 개체들은 각각의 다양한 특성, 즉 변수들을 통해 특징지어지며, 이는 소비자의 나이, 성별, 소득, 구매 이력 등이 될 수 있다. 각 …