2017-06-07

자유게시판

Re:[모비 - 데이터 사이언스] Factor Analysis

작성자
Keith
작성일
2017-10-16 13:56
조회
189
PCA는 데이터 전체의 variance를 보는 방법입니다. Variance-covariance matrix 전체의 variability를 다 잡아내야하기 때문에 vector decomposition을 활용하는 것이죠. 따라서 variability를 많이 잡아내주는 차원 축을 몇 개 골라내면 데이터 전체를 설명할 수 있냐는 관점에서 접근합니다.

FA는 데이터 전체의 variance가 아니라 서로간의 연관관계만 살핍니다. 눈에 보이지 않는, 뒤에 숨어있는 공통 인자를 찾아내는 것이 목적이기 때문이거든요. 그래서 Covariance 값들만 쳐다봅니다. Variance는 계산에 들어가지 않습니다.

용례를 보면, PCA는 데이터가 너무 커서 작업 속도가 느릴 때, 일부분의 데이터를 활용해서 (거의) 전체를 활용하는 것과 유사한 결과값을 얻고 싶을 때 활용하는 것이고, FA는 데이터들에 숨겨져 있는 공통 인자를 찾아내는데 활용됩니다. 10과목 시험 점수는 수학 능력과 언어 능력에 의해서 결정된다고 가정하면, 2개의 Factor를 찾아내는데 FA를 활용하는 것입니다.
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