hotamul의 개발 이야기

Face Recognition에 대해 관심이 생겨 Eigenimages - Stanford University 자료를 읽어보다 이해가 안되는 부분이 많아서 PCA에 대해서 먼저 알아보기로 했다. 아래 내용은 공돌이의 수학정리노트 - 주성분 분석(PCA)를 참고했다. 어떤 Vector에 데이터를 정사영 시켜야 원래의 데이터 구조를 잘 반영할 수 있을까? PCA(Principal Component Analysis)는 어떤 Vector에 데이터를 정사영 시켜야 하는가를 고려해서 고차원 데이터의 차원을 낮추는 기법이다. 쉽게 이야기 하면 학생들의 국어, 영어, 수학 과목 점수를 시험의 난이도,...를 반영해서 종합 점수로 표현하는 것이라고 생각하면 된다. Covariance matrix: 데이터의 구조를 표현하..