Machine learningLocal spatial models
지리 가중 주성분 분석 (GWPCA)
지리 가중 주성분 분석 (GWPCA)은 Harris, Brunsdon, Charlton이 2011년에 소개한 지역적 차원 축소 방법입니다. 이는 각 데이터셋 위치마다 별도의 가중 주성분 분석을 수행하여 고유 구조(주성분 및 로딩)가 단일 전역 해에 구속되지 않고 지리 공간 전체에 걸쳐 연속적으로 변할 수 있도록 함으로써 고전적 주성분 분석을 확장합니다. GWPCA는 변수 간의 다변량 관계가 위치에 따라 다르다고 의심하는 환경 과학, 공중 보건 및 지역 경제학 연구자에게 적합합니다.
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출처
- Harris, P., Brunsdon, C., & Charlton, M. (2011). Geographically weighted principal components analysis. International Journal of Geographical Information Science, 25(10), 1717–1736. DOI: 10.1080/13658816.2011.554838 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Geographically Weighted Principal Component Analysis (GWPCA). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/spatial-analysis/geographically-weighted-pca
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