주의) 이 페이지에서는 공식의 유도 과정 같은 것은 정리하지 않는다. 공식의 유도 과정은 <코세라 강의> 참조.

PCA (Principal Component Analysis)

https://drive.google.com/uc?id=1Q4eRK_7EnZjXnmgQu0ttjSwIsaxxhrBj

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

https://drive.google.com/uc?id=1fQ99PkLPcLOWqtQXOy-t88jE0Heb5kLN

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

PCA의 절차

https://drive.google.com/uc?id=11iEjJ5-5Qz0TUZiC5I3i8fWdrzsJXfv6

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

https://drive.google.com/uc?id=1VLu88zaj2p29M44BUJMeTFkk48lWEm2o

https://www.coursera.org/learn/machine-learning/

압축한 데이터 되돌리기

https://drive.google.com/uc?id=1L0Uxu3whLIP6mMUC7GvSc-MLA0Tvc2f-