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Performance of PCA Algorithm for Multivariate Data Analysis

다변량 데이터 분석을 위한 PCA 알고리즘 구현

  • Gim, GwiSuk (Graduate School of Health Science Business Convergence, Chungbuk National University) ;
  • Shon, Ho Sun (Graduate School of Health Science Business Convergence, Chungbuk National University) ;
  • Ryu, Keun Ho (Graduate School of Health Science Business Convergence, Chungbuk National University) ;
  • Lee, YoungSung (Graduate School of Health Science Business Convergence, Chungbuk National University)
  • 김귀숙 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원) ;
  • 손호선 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원) ;
  • 류근호 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원) ;
  • 이영성 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원)
  • Published : 2013.11.08

Abstract

다변량 데이터 분석에 주로 사용되는 차원축소 기법 중 하나인 PCA 알고리즘을 직접 구현해보고 기존의 통계분석 프로그램과 그 결과를 비교분석 해보았다. UCI에서 제공하는 유방암 데이터를 이용하여 실험 해본 결과 두 프로그램 모두 같은 주성분을 얻고, Eigenvalue와 variance도 같은 값을 얻었다. 따라서 상용화된 통계패키지를 사용하지 않고도 PCA 알고리즘을 적용하여 차원축소 문제를 해결하고 데이터를 분석 할 수 있다.

Keywords