ADsP 3단원 데이터 분석 4장 다변량 분석 정리

1. 다차원 척도법 (MDS : MultiDimensional Scaling)

 

다차원 척도법

 

객체 간의 근접성을 시각화

데이터를 축소하는 목적으로 사용

$$Stress = \sqrt{\frac{\sum(실제거리\, - \, 추정거리)^{2}}{\sum(실제거리^{2})}}$$

Stress는 0~1의 값을 갖고 0에 가까울수록 적합도가 높음

 

계량적 MDS : 양적척도 활용

비계량적 MDS : 순서척도(서열척도) 활용

 

 

 

2. 주성분 분석 (PCA, Principal Components

주성분 분석

 

상관성 높은 변수들의 선형 결합으로 차원을 축소하여 새로운 변수 생성 

 

스크리 플롯 (Scree plot)

 

x축은 성분의 개수, y축은 분산변화로 설정하여 주성분의 개수를 선택하는데 도움을 준다.

 

바이 플롯 (Biplot)

 

첫 번째 주성분과 두 번째 주성분을 축으로 하는 그래프