Q. 환자모니터링시스템 데이터분석에 행렬이 어떻게 쓰이는가요?
안녕하세요. 주성분 분석(PCA)은 데이터 집합의 중요성을 극대화하면서 차원을 축소하여 복잡성을 감소시키는 고급 통계 기법입니다. PCA는 먼저 각 변수 간의 상호 변동성을 측정하는 공분산 행렬을 구성합니다. 이 행렬은 데이터의 구조적 상관관계를 포착하여 분석의 기초를 마련합니다. 공분산 행렬에서 파생된 고유값과 고유벡터를 통해, 데이터 집합 내에서 가장 분산이 큰 방향을 결정합니다. 이 고유벡터들은 데이터의 핵심 구조를 형성하는 새로운 축(주성분)으로 기능합니다. 선택된 주성분들을 기반으로 원본 데이터를 새로운 차원으로 변환시켜, 본질적인 정보는 유지하면서도 데이터의 차원을 줄입니다. 이 과정을 통해, 주요한 데이터 패턴이 강조되며, 불필요한 정보는 제거됩니다.