세 기법(PCA, SVD, ICA)은 모두 데이터에 내재된 잠재적인 성분(component)이나 기저(basis)를 찾는다는 공통점이 있습니다. 하지만 무엇을 목표로 삼는지와 찾아내는 성분에 어떤 제약 조건을 거는지에서 근본적인 차이가 발생합니다.기법 비교1. PCA와 SVD: 통계 기법과 그것을 푸는 수학 도구두 기법은 수학적으로 매우 밀접하여 종종 혼용되지만, 개념적인 출발점이 다릅니다.관계: PCA는 통계적인 목표(분산 최대화)를 가진 분석 기법이며, SVD는 그 목표를 달성하기 위한 강력하고 안정적인 수학적 도구입니다. 실제로 데이터의 공분산 행렬을 직접 계산하여 PCA를 수행하는 것보다, 원본 데이터 행렬에 바로 SVD를 적용하여 주성분(Principal Components)을 찾는 방식이 수치..