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주성분 분석

Principal component analysis

PCA주성분분석

주성분 분석은 데이터의 분산을 많이 설명하는 서로 직교하는 선형 방향을 찾는 방법이다.

설명

PCA는 중심화한 자료에 선형 표현을 만들며 특징 단위와 스케일의 영향이 크다.

일부 주성분으로 복원했을 때 남은 차이를 이상 신호 후보로 볼 수 있다. 일부 방향의 점수도 추가 정보가 된다.

작은 가 모든 종류의 정상성을 보장하지 않는다.

재구성 오차

재구성 오차는 입력값과 모형이 복원한 값 사이의 차이를 정한 방식으로 요약한 점수다.

재구성 오차는 입력값과 모형이 복원한 값 사이의 차이를 정한 방식으로 요약한 점수다.

경보는 관측이나 점수가 정해진 조건을 만족해 확인 또는 조치를 요청하는 신호다.

결측 대체는 계산을 이어가기 위해 빠진 값을 정한 방법으로 채우는 처리다.