벡터 두 개를 위한 적정한 가중치를 찾을 때까지 학습을 진행
▲ 그림 3-41 2D에서 PCA 예시
즉, PCA는 데이터 하나하나에 대한 성분을 분석하는 것이 아니라, 여러 데이터가 모여 하나의 분포를 이룰 때 이 분포의 주성분13을 분석하는 방법입니다.
예를 들어 코드는 간단하게 다음과 같이 구현할 수 있습니다.
pca = decomposition.PCA(n_components=1) pca_x = pca.fit_transform(x_std) result = pd.DataFrame(pca_x, columns=['dog']) result['y-axis'] = 0.0 result['label'] = Y sns.lmplot('dog', 'y-axis', data=result, fit_reg=False, scatter_kws={"s":50}, hue='label');