의료 #PCA #차원축소 썸네일형 리스트형 [차원축소]차원축소 모델 비교분석_의료 0) 의료데이터에서 기존 PCA와 같은 차원 축소 모델을 사용하지 않는 이유 PCA(주성분 분석)의 경우 선형 차원축소 방식으로, 의료 데이터와 같이 데이터가 교차되며 비선형 구조를 가지는 데이터의 차원을 축소하기에 적합하지 않음. 이에, * 역 그래프 임베딩을 기반으로 한 기본 그래프 구조의 로컬 정보를 캡쳐하는 아래와 같은 모델이 주로 사용됨 * 역 그래프 임베딩 : 기본 그래프 로컬 정보 구조(한마디로, 본래의 형태..?) 를 캡처하는 기법(모델) 1) DDRTree 구분 Desc 정의 고차원 공간의 데이터 포인트를 저차원의 장점 고차원 데이터를 저차원 공간으로 축소하는 차원 축소 기능 제공 역 그래프 임베딩을 통해 고유 그래프의 구조를 학습하여 명확한 그래프 구조 복구 가능 PCA, ICA, Is.. 더보기 이전 1 다음
