안녕하세요. 강의를 듣고있는 학생입니다.강의에서는 PCA1과 PCA2를 기반으로 2차원에서 군집분류를 하는데 PCA가 3이상이 있을 경우에 PCA2와 PCA3을 2차원으로 하여 시각화를 하는 건 의미가 있을까요?

안녕하십니까, 음, 질문을 잘 이해했는지 모르겠군요. PCA 3 일때 PCA 1은 제외하고, PCA 2와 PCA 3으로 시각화 한다는 의미인지요? 일단 그렇다고 가정한다면, 일반적인 데이터의 경우 대부분의 변동성이 PCA1에 담겨 있기 때문에 PCA 2와 PCA3은 크게 데이터 특성에 기여하지 못할 수 있습니다. 그래서 이들 PCA 2와 PCA 3로 시각화 군집화를 적용하는 것은 큰 의미가 없을 수 있습니다. 의도한 질문이 아니면 다시 글 부탁드립니다. 감사합니다.

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PCA 3개이상에서의 2차원 군집화시 의미