Principal component analysis
minimize projection error, maximize projection variance (more original information)
PCA is a special shallow case of AutoEncoder
equivalent to calculating the Eigenvector of the data Covariance Matrix corresponding to the largest Eigenvalue
Also PCA solution means choosing (D − M)-smallest eigenvalues, M-largest eigenvalues
서로 연관 가능성이 있는 고차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간의 표본으로 변환하기 위해 직교 변환을 사용
Feature Extraction, Data Compression, Data Visualization
PCA Notion