한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

다변량 데이터 분석을 위한 PCA 알고리즘 구현

Performance of PCA Algorithm for Multivariate Data Analysis

  • 김귀숙 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원) ;
  • 손호선 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원) ;
  • 류근호 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원) ;
  • 이영성 (충북대학교 의생명과학경영융합 대학원)
  • 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)
  • 발행 : 2013.11.08
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

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.

키워드