R로 구현하는 주성분 분석(Principal Component Analysis) Code Show All Code Hide All Code R로 구현하는 주성분 분석(Principal Component Analysis) Superkong1 주성분 분석 이론 설명 Data Set 주성분 분석 실행 주성분 회귀분석 실행 결론 주성분 분석 이론 설명 주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis)은 서로 상관성이 높은 변수들이 있는 데이터의 차원을 축소하는 기법으로, 여러 변수들의 일정 비율로 이루어진 주성분으로 변수를 설명할 수 있게 한다.보통 변수 하나를 하나의 차원으로 비유한다. 그래서 2개 변수의 관계(x,y 그래프)를 시각화할 때에는 2차원으로, 3개 변수의 관계를 시각화한..
R을 통한 Machine Learning 구현 - (2)Naive Bayes Code Show All Code Hide All Code R을 통한 Machine Learning 구현 - (2)Naive Bayes Superkong1 Naive Bayes 이론 설명 Data Set Naive Bayes 구현 e1071 패키지 Laplace 추정량 결론 오늘은 Naive Bayes에 대해 알아보자.Naive Bayes은 결과에 대한 전체 확률을 추정하기 위해 동시에 여러 속성 정보를 고려해야만 하는 문제에 가장 적합하다. 특히 TextMining 후 텍스트 분류(예: 스팸메일, 코딩 언어 분류)하는데 주로 사용된다. (한정된 데이터 범위, 큰 이상치나 오류가 없는 정도의 데이터) Naive Bayes 이론 ..
R을 통한 Machine Learning 구현 - (1)KNN Code Show All Code Hide All Code R을 통한 Machine Learning 구현 - (1)KNN Superkong1 Knn 이론 설명 Data Set Data Set 설명 Data Set Import Knn 구현 첫 시도 knn의 정확도 높이는 방법 Weighted Nearest Neighbor Classification 결론 오늘부터 Machine Learning에 대해 다시 리마인드하는 마음으로 배웠던 Machine Learning을 R과 Python으로 구현하며 정리하도록 하겠다. Knn 이론 설명 Knn은 K-nearest neighbors의 약자로, “최근접 이웃을 사용한 분류”라고 할 수 있다. 지도학습에서..
Contents 0. 여는말 1. Shiny에 대한 이해 2. Data Set 및 상세내용 3. 닫는말 0. 여는말 앞서 작성된 R 포트폴리오에서 아래와 같은 아쉬움이 있었다. 더불어 R을 다루는 사람이라면 필수 패키지중 하나인 Shiny에 대하여 더 알아보고자, 기존의 interactive graph를 web상에서 구현하는 Shiny App을 만들어보았다. 1. Shiny에 대한 이해 Shiny는 R의 패키지 중 하나로서, R에서 구현한 기능을 Web으로 보여줄 때 사용한다. 개인적으로 처음 Shiny를 보았을 때 "실무에서 강력한 기능"이라고 느꼈다. 비록 무료인 상태에서는 24시간만 사용할 수 있다는 단점이 있지만, 매출 자료나, 시각화할 수 있는 데이터를 Web상에서 보여주는 것은 그 활용성이 매..
Kormap 패키지를 통한 2016년 지역별 범죄 유형별 분포 시각화 Code Show All Code Hide All Code Kormap 패키지를 통한 2016년 지역별 범죄 유형별 분포 시각화 Superkong1 2018년 1월 9일 Data Set 본 분석에 사용한 '범죄발생지_2016년_.csv'자료는 공공 데이터 포탈에서 얻을 수 있었습니다. rm(list=ls()) library(webshot) require(Kormaps) require(tmap) require(leaflet) library(data.table) crime
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