Principal-Components Analysis
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PCA(Principal-Components Analysis )
PCA (Hotelling, 1933)는 전통적인 Dimension Reduction방법이다. PCA도 Dimension을 줄여주면서
원래 데이터의 분포에 대한 많은 정보를 그대로 유지할 수 있으므로 이런 면에서 정보 이론적 접근
방법과 비슷한 면이 있다. PCA를 구현하는 방법은 선형 대수학적인 방법,
Generalized Hebbian Learning(Oja,1982)등이 있으며 각각은 속도와 메모리 요구량에 대해서
tradeoff가 있다. 이 보고서에서는 선형 대수적인 방법을 사용하여 PCA를 구현하였다.
