주 구성 요소 분석

Question

주 구성 요소 분석 (주 구성 요소 분석에 대한 자습서/Lindsay I Smith)에 대한 자습서를 최근 읽었습니다. 마지막에 "오래된 데이터를 다시 얻는 방법"에 대해 설명합니다. 이 일을하는 데 문제가 있는지 궁금하네요? 나는 실제로 R에서 princomp 함수로 "USArrests"라는 이름의 데이터 세트를 사용하여이 작업을 시도했습니다. 이전 데이터 세트로 다시 변환하면 원본 데이터 세트와 동일한 수의 변수를 얻을 수 있습니다. 100 % 상관 관계가있다. 이러한 의미에서 PCA는 원래 변수의 수를 줄일 수 없으므로 이들 간의 상관 관계를 제거 할 수 없습니다.
조언 해 주셔서 감사합니다.

Answer 1

PCA는 모든 데이터 세트가 아니라 특정 데이터 세트에 유용합니다. PCA가 잘 작동하는 한 가지 예는 얼굴 이미지 노이즈 감소입니다. 원본 이미지보다 훨씬 낮은 치수로 잘 재구성 된 이미지를 얻을 수 있습니다.