#32. PCA의 이해

PCA라고 들어보셨나요? 보통 차원축소(dimensionality reduction)나 시각화(visualization), 그리고 특징 추출(feature extraction)을 할 때 많이 쓰는 방법인데요, 사실 PCA는 모든 dimensionality reduction 기법들의 기본이자 선형대수의 종합일 정도로 너무나 중요하고 꼭 숙지해야 할 기법입니다. 아름다울 뿐만 아니라 실용적이기도 하고요.

그래서 오늘은 PCA를 "수식없이" 살펴봤습니다. 내용이 중요하다보니 이야기가 좀 길어졌네요ㅎㅎ 영상을 보고 PCA에 대해 더 알아보실 분들은 저의 옛 블로그를 참고하시거나, 더 좋은 방법은 영어로 된 튜토리얼 문서를 한번 꼭 읽어보세요!

[Link] "PCA의 의미와 한계점" https://www.facebook.com/TRobotics/posts/796663103771140
[Link] "A Tutorial on PCA", Jonathon Shlens, https://arxiv.org/abs/1404.1100

[비디오]

[슬라이드]

* 테리의 딥러닝 토크 
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