PCA — 차원 압축과 새어 나가는 의미
주성분분석은 상관된 여러 변수를 몇 개의 무상관 변수로 회전시켜, 해석 가능성을 간결함과 맞바꿉니다 — 성분은 분산을 설명하지만 행동으로 옮길 만한 무언가를 이름 붙이는 경우는 드뭅니다.
아직 만들지 않았습니다
이 페이지는 카드에 적힌 내용을 펼쳐 보여줄 뿐입니다 — 돌아가는 코드도, 열어볼 데모도 아직 없습니다. 무엇을 왜 만들려는지가 아래에 있습니다.
어떻게 보나
아직 범위 미정.
기술 노트
각 항목이 실제로 무엇을 보여주고 어떻게 동작하는지 — 위 카드보다 자세한 기술 설명입니다.
PCA — 차원 압축과 새어 나가는 의미준비 중
목적: 이 PoC는 시장 팩터 집합에 PCA를 적용한 뒤, 기법 혼자서는 답할 수 없는 더 어려운 질문을 던집니다: 상위 성분이 리스크 팩터인지, 아니면 그저 입력의 스케일링인지.
동작 방식: 아직 만들지 않음.