1. Randomized PCA, Kernelized PCA
(1) 랜덤 PCA의 개념
- 자료의 크기 또는 특성변수의 크기가 매우 크면 주성분 W를 구하기 위한 SVD 계산이 불가능하거나 시간이 많이 소요됨
- 이런 경우 Randomized PCA 가 유용
- Randomized PCA는 QR 분해를 이용하여 행렬의 SVD를 수행함
(2) 커널 PCA 개념
- PCA는 선형 변환이고 Kernelized PCA는 비선형 변환임
- SVM의 커널트릭을 PCA에서도 사용
- 특성 변수 x를 비선형 h(x)로 번환한 후 이에 대해 PCA를 하여 차원 축소를 하는 방법임
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