PCA와 linear regression 차이점.

여기에 아주 자세한 설명이 나와있음.

https://shankarmsy.github.io/posts/pca-vs-lr.html

간단하게 설명하자면

PCA는 feature extraction 목적으로 각 y값들이 사영됬을때 가장 최소의 값이 되는 추세선이라 생각하면된다.

즉 추세선과 y간의 직교했을때 거리가 최소인 선을 찾는 것이다.

반면, linear regression은 각 y값과 y'값의 차이가 최소가 되는 추세선을 찾는것이다.

즉, 추세선과 직교할때의 거리가 아니고, vertical한 거리가 최소가 되는 추세선을 구하는 것이다.

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