머신러닝 - 차원축소 이론입니다.

1. 최종현

2. 2
Dimensionality Reduction

3. 3
Dimensionality Reduction
Supervised
Dimensionality
Reduction
Un-supervised
Linear
Discriminant
Analysis
Linear
Non-Linear
•PCA
•MDS
Global
Local
•ISOMAP
Locally
Linear
Embedding

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Factor Analysis
 요인분석 또는 인자분석 이라고 함
 수많은 변수들 중에서 잠재된(Latent) 몇 개의 변수(요인)을 찾아내는 것
 변수들 간의 상관관계를 고려하여 서로 유사한 변수들 끼리 묶어주는 방법
 변수들 중에서 몇 개의 요인(Factor)에 의해 영향을 받는가 알아보는 것
 Factor Analysis 목적
1) 입력변수들의 특성 파악
• 데이터 분석에 앞서 데이터를 이해하는 과정
2) 새로운 변수 생성
• Latent Variable을 추가하여 데이터 분석
3) 차원 축소
• Latent Variable로 차원 축소

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PCA vs FA
 공통점
• Dimensionality Reduction
• 원래의 데이터로부터 새로운 변수들을 생성
 차이점
1) 생성되는 변수의 수
• FA: 몇 개라고 지정할 수 없음. 데이터의 의미에 따라 다름 (3개, 4개, …)
• PCA: 보통 2개를 가짐.(PC1, PC2)
2) 생성된 변수들의 관계
• FA: Latent Variable들은 기본적으로 대등한 관계를 가짐 어떤 것이 더 중요하다는 것이 없음
• PCA: Target 변수를 고려함. Target을 잘 예측/분류하기 위하여 주성분(변수)들을 찾아냄

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Independent Component Analysis (ICA)
 독립 성분 분석
 Signal processing에서, 다변량의 신호를 하위 성분(subcomponent)로 분리하는 계산 방법
 블라인드 음원 분리의 한 방법  대표적으로 Cocktail party Problem이 있음

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MANIFOLD
 ManiFold, 다양체
 Topological space의 일부
 Locally Euclidean
 위상수학과 기하학에서, 다양체(多樣體, 영어: manifold 매니폴드[*])는 국소적으로 유클리드 공간과 닮은 위상 공간이
다. 즉, 국소적으로는 유클리드 공간과 구별할 수 없으나, 대역적으로 독특한 위상수학적 구조를 가질 수 있다. –wiki-
 원은 모든 점에 대해서 국소적으로 직선과 같은 구조를 가짐
따라서, 원은 1차원 다양체(ManiFold)

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Locally Linear Embedding (LLE)
 로위스와 사울(Roweis, Saul)에 의해 2000년에 소개됨
 Non-linear dimensionality reduction 중에 하나
 머신러닝 가이드 p.169 참고

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MDS
 PCA처럼 MDS역시 고차원  저차원의 선형 근사치를 구함
 MDS 임베딩은 모든 점들 간의 거리를 보존
 유클리드 공간에서는 PCA와 MDS가 동일

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ISOMAP
 Non-linear dimensionality reduction 중에 하나
 Euclidean distance 대신 Geodesic distance(측지선, 타원체상에 있는 두 측점사이의 타원체면을 따라 이루어진 거리)
를 이용하여 계산

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t-SNE
 t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding
 Non-linear dimensionality reduction 중에 하나
 고차원  2, 3차원으로 축소해 Visualization하는데 유용하게 사용됨
 비슷한 데이터는 근접하게, 다른 데이터는 멀리 떨어진 곳에 맵핑함

12. THANK YOU