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R을 활용한 요인 분석(인자분석, Factor Analysis) 정리 :: Data 쿡북 요인분석(인자분석, Factor Analysis)에 대해 조사하고 실습한 내용들을 정리한다. | 요인분석이란여러개의 서로 관련이 있는 변수들로 측정된 자료에서 그 변수들을 설명할 수 있는 새로운 공통변수를 파악하는 통계적 분석방법이다.예를 들면, 학생들 100명을 대상으로 국어,영어,수학,일반사회,지리, 역사, 물리, 화학, 생물 등 9개의 시험을 실시하여 성적을 구하였을 때 9개가 아닌 공통적으로 설명할 수 있는 공통인자(변수)를 파악하는 것이다즉, 국어, 영어를 언어능력수학, 물리를 수리능력등으로 분리해 내는 것이다. | 주성분분석(PCA)와 공통점과 차이점주성분 분석과 요인분석은 유사하지만 다른 특성을 갖고 있다.R을 활용한 주성분 분석은 이전 포스팅을 참고 바란다. (▶ http://datacoo.. 2017. 3. 17.
R을 활용한 주성분 분석(principal component analysis) 정리 :: Data 쿡북 오늘은 주성분 분석에 대한 간략한 소개와 함께 R을 활용해 실습한 내용을 공유할까 한다.사실 주성분에 대한 내용은 여러 블로깅에 이론적(수학적)으로 잘 소개되어 있기 때문에 여기서는 수학적 배경 보다는 R 활용에 초점을 맞출까 한다.참고로 이론이나 관련 수학적 지식은 본 블로깅 최 하단 참고자료에 링크를 걸어 둔다. 필자도 많이 참고한 site 이다. | 배경주성분 분석은 Person(1901)에 의해 처음 제기되어 Hotelling(1936)에 의해 독자적으로 발전했다.Hotelling은 변수들 간의 상관 구조를 분석하기 위해, p개인 원래 변수들의 변이(Variation)을 결정하는데 더 낮은 차원의 서로 독립적 요인을 구하여 이를 주성분이라 부르게 된다. 서로 연관되어 있는 변수들의 정보를 최대한 .. 2017. 3. 7.