주성분 분석 (PCA) : 여러 변수들의 변량을 주성분이라는 서로 상관성이 높은 변수들의 선형 결합으로 만들어 기존의 상관성이 높은 변수들을 요약, 축소하는 기법이다. : 첫 번째 주성분으로 전체 변동을 가장 많이 설명할 수 있도록 하고, 두 번째 주성분으로는 첫 번째 주성분과는 상관성이 낮아서 첫 번째 주성분이 설명하지 못하는 나머지 변동을 정보의 손실없이 가장 많이 설명할 수 있도록 변수들의 선형조합을 만든다. 주성분 분석의 목적 : 여러 변수들 간에 내재하는 상관관계, 연관성을 이용해 소수의 주성분으로 차원을 축소함으로써 데이터를 이해하기 쉽고 관리하기 쉽게 해준다. : 다중 공산성이 존재하는 경우, 상관성이 적은 주성분으로 변수들을 축소하여 모형 개발에 활용한다. (회귀분석이나 의사결정나무 등의 ..