데이터 분석이나 머신러닝을 공부하다 보면 주성분 분석, 즉 PCA라는 용어를 자주 만나게 되는데요. PCA는 복잡하고 차원이 높은 데이터를 더 단순한 형태로 바꿔주는 대표적인 차원 축소 기법이에요. 변수의 개수는 줄이면서도 데이터가 가진 핵심 정보는 최대한 유지하는 것이 목적이죠. 오늘은 PCA가 무엇인지, 어떤 원리로 작동하는지, 그리고 실제로 왜 많이 쓰이는지를 처음 접하는 분들도 이해할 수 있게 차근차근 정리해볼게요. 주성분 분석(PCA)의 기본 개념PCA는 많은 변수로 이루어진 데이터를 서로 상관관계가 없는 새로운 변수들로 변환하는 방법이에요. 이 새로운 변수들을 주성분이라고 부르는데요, 각 주성분은 원래 변수들의 선형 결합으로 만들어져요. 중요한 점은 첫 번째 주성분이 데이터 분산을 가..