[ADP 필기] 다차원 척도법

*다차원척도법

– 객체 간 근접성을 시각화하는 통계기법 (2차원 or 3차원 공간 상에 점으로 표현)
→ 패턴, 구조를 찾아내기 위해! 데이터 축소의 목적으로! (탐색)

*다차원척도법 방법

→ 유클리드 거리행렬 활용 (개체들의 거리 계산)

→ 정확도를 높이기 위해 적합 정도를 스트레스 값으로 나타냄

• STRESS 0: 완벽
  0.05 ~ 0.1: 만족
  0.15 이상: 나쁨

*다차원척도법 종류

① 계량적 MDS
→ 데이터가 구간척도나 비율척도인 경우 활용(cmdscale 함수)
② 비계량적 MDS
→ 데이터가 순서척도인 경우 활용(isoMDS, sammon 함수)

*주성분 분석

– 여러 변수들의 변량을 ‘주성분’이라는 서로 상관성이 높은 변수들의 선형 결합으로 만들어
기존의 상관성이 높은 변수들을 요약, 축소하는 기법 (4개 이상 넘지 X)
※ 제1주성분 > 제2주성분 > … > → 제1주성분이 더 중요함
→ 누적 기여율 85% 이상이면 주성분 수 결정, 상관행렬 이용 가능

VS 요인분석– 등간척도(혹은 비율척도)로 측정한 두 개 이상의 변수들에 잠재된 공통 인자를 찾아내는
(변수들 간에 더 중요하다라는 의미는 X)