PCA(Principal Component Analysis) - 주성분 분석

PCA 란 Principal Component Analysis 의 약자로 다루기 힘든 고차원의 신호를 낮은 차원으로 줄여 다루기 쉽게 하는 통계적 방법이다. 
여러방면으로 사용되며 LDA(Linear Discriminant Analysis)의 비교되어 많이 사용된다. 

말 그대로 다차원 공간에 데이터가 분포되어 있을때 가장 효율적으로 차원을 축소할수 있는 축을 찾아 그 축으로 차원을 축소하는것이다.
이방법은 정확한 축을 찾는다기 보다는 최적의 솔루션 즉 최적의 축을 찾는다고 말할수 있다.