저는 마이크로바이옴 관련해서 공부하기 전에 머신러닝을 먼저 공부했었습니다. 그래서 PCA 가 가장 제가 익숙한 차원축소 기법이었는데요. 최근에 마이크로바이옴 데이터를 분석하면서 주로 만난 것들은 PcoA (beta diversity plot), LDA (LEfSe) 로 차원축소를 진행하는 것을 보고 그 차이에 대해 공부해야겠다고 생각했습니다. 어렴풋하게나마 그것들의 차이에 대해 알고는 있었지만 이번에 LEfSe에 대해 자세히 공부하던 도중 한번 정리하고 넘어가면 좋을 것 같다고 생각하여 각각의 특징, 공통점이나 차이점 등을 정리해 보았습니다. # statquest 유튜브를 참고하였습니다. 0. motivation 차원 축소란, 말 그대로 차원을 축소시켜 복잡한 데이터를 단순하게 만드는 것을 말합니다. 여..
