Data Mining27 데이터 탐색과 기술 통계의 모든 것 데이터 탐색과 기술 통계의 모든 것데이터 분석의 기본기를 다지고 싶다면, 기술 통계부터 시작하세요!목차데이터 탐색과 기술 통계란 무엇인가?데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터를 분석하기 전에 데이터를 직관적으로 이해하기 위한 첫 번째 단계입니다. 이를 통해 데이터의 특징, 이상치, 분포 등을 파악할 수 있습니다.기술 통계(Descriptive Statistics)는 데이터를 요약하고 정리하는 데 사용되는 통계 방법입니다. 평균, 중앙값, 표준편차와 같은 지표를 활용해 데이터의 특성을 간략히 설명할 수 있습니다.데이터 탐색의 주요 요소데이터의 구조 이해: 데이터의 변수와 관측치를 확인합니다.결측치와 이상치 탐색: 분석에 방해가 될 수 있는 결측치와 이상치를 확인합니.. 2024. 11. 11. 데이터 탐색 및 기술 통계: 데이터 분석의 시작 데이터 분석의 첫걸음은 데이터를 탐색하고 기술 통계를 활용하는 것입니다. 이번 포스팅에서는 데이터 탐색 및 기술 통계의 기본 개념과 실무에서 활용 가능한 다양한 방법을 알아보겠습니다.목차데이터 탐색이란 무엇인가?데이터 탐색(Exploratory Data Analysis, EDA)은 데이터를 분석하기 전에 전반적인 패턴과 분포를 파악하기 위해 수행하는 과정입니다. 이는 데이터를 시각화하거나 통계적으로 요약하여 데이터의 특성을 이해하는 데 도움을 줍니다.데이터 탐색은 모델링 및 심층 분석 이전 단계에서 중요한 역할을 하며, 데이터를 제대로 이해하지 못하면 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다.기술 통계란 무엇인가?기술 통계(Descriptive Statistics)는 데이터를 요약하고 해석하는 데 사용되는 통.. 2024. 11. 10. 서포트 벡터 머신(SVM): 머신러닝에서의 강력한 분류 알고리즘 서포트 벡터 머신(SVM): 머신러닝에서의 강력한 분류 알고리즘목차1. 서포트 벡터 머신(SVM)란 무엇인가?서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 주로 고차원 데이터에서 선형 및 비선형 분류를 가능하게 하는 특징을 가지고 있으며, 다양한 산업 분야에서 데이터 분석과 모델링에 활용되고 있습니다.2. SVM의 기본 원리SVM의 핵심 개념은 결정 경계(Decision Boundary)를 만들어 데이터를 분류하는 것입니다. 가장 중요한 두 가지 요소는 다음과 같습니다:최대 마진(Maximum Margin): SVM은 두 클래스 간의 마진을 최대화하는 초평면(Hyp.. 2024. 11. 9. 결정 트리(Decision Tree): 머신러닝 분류 알고리즘의 이해 결정 트리는 데이터를 기반으로 예측하거나 분류할 때 유용한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 글에서는 결정 트리의 정의, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 다양한 활용 사례를 소개합니다.목차 1.결정 트리란 무엇인가?결정 트리(Decision Tree)는 데이터의 특징(feature)을 기반으로 분류(Classification)하거나 예측(Regression)하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이름에서 알 수 있듯이 나무(Tree) 구조를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하며, 각 가지(branch)는 질문이나 조건을 나타내고, 각 잎(leaf)은 최종적인 결정(예측값 또는 클래스)을 나타냅니다.2.결정 트리의 작동 원리결정 트리는 데이터를 여러 단계로 나누며 최적의 조건을 찾는 과정으로 작동합니다... 2024. 11. 8. DBSCAN 알고리즘: 밀도 기반 클러스터링의 이해와 활용 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 클러스터링에 있어 매우 유용한 알고리즘으로, 노이즈가 존재하는 데이터셋에서도 유효하게 작동할 수 있는 밀도 기반 클러스터링 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트의 밀도를 기준으로 클러스터를 형성하기 때문에, 특정 밀도 이상의 영역을 하나의 클러스터로 분류하고 밀도가 낮은 포인트들은 노이즈로 간주합니다. 이번 글에서는 DBSCAN의 개념과 작동 원리, 장단점, 사용 예시, Python 구현 코드 등을 자세히 살펴보겠습니다목차 .DBSCAN이란?DBSCAN은 데이터 포인트 간의 밀도 차이를 기반으로 클러스터를 식별하는 알고리즘입니다. 밀도가 높은 영역을 클러스터로 간주하며, .. 2024. 11. 7. 데이터 마이닝. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)는 데이터 마이닝에서 사용되는 군집화 기법 중 하나로, 데이터의 계층 구조를 반영하여 데이터를 그룹화하는 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트들이 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 계층적으로 조직되는 과정을 통해 군집을 형성합니다. 계층적 군집화는 데이터가 특정한 개수의 군집으로 나누어져야 한다는 가정을 하지 않으며, 트리 구조(덴드로그램)를 통해 군집 간의 관계를 시각적으로 표현할 수 있습니다.목차 계층적 군집화의 기본 개념- 병합적 계층적 군집화(Agglomerative Hierarchical Clustering): 가장 일반적으로 사용되는 방법으로, 모든 데이터 포인트를 각각의 군집으로 시작하여, 가까운 군집들을 반복적으로 합쳐가면서 하나.. 2024. 9. 5. 이전 1 2 3 4 5 다음
