분류 전체보기219 분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis) 분류 분석(Classification Analysis)과 예측 분석(Predictive Analysis)은 데이터 마이닝과 머신러닝 분야에서 중요한 역할을 하는 두 가지 주요 작업입니다. 1. 분류 분석 (Classification Analysis): 분류 분석은 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업입니다. 이때, 입력 데이터에 대한 레이블(정답)이 주어진 상태에서 모델을 학습하고, 이 모델을 사용하여 새로운 데이터를 분류합니다. 주로 범주형 데이터를 다루는 데 사용되며, 다음과 같은 예시가 있습니다: 예시: 이메일 스팸 필터링 분석 작업: 이메일이 스팸인지 아닌지 분류 데이터: 이메일 내용, 제목, 발신자 정보 레이블: 스팸 또는 스팸 아님 활용: 새로운 이메일을 스팸 또는 스팸이 아.. 2023. 10. 3. 데이터 마이닝에서의 지도 학습과 비지도 학습 데이터 마이닝은 대량의 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하고 패턴을 발견하는 데 사용되는 기술입니다. 데이터 마이닝은 크게 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning) 두 가지 주요 접근 방법으로 나눌 수 있습니다. 1. 지도학습 (Supervised Learning): 지도학습은 데이터셋에 레이블(정답)이 포함되어 있고 모델을 훈련시킬 때 이 레이블을 사용하는 학습 방법입니다. 지도학습은 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 작업에 사용됩니다. 분류 (Classification): 분류 작업은 데이터를 미리 정의된 클래스 중 하나로 할당하는 작업입니다. 예를 들어, 이메일 스팸 필터링, 손글씨 숫자 인식, 암 진단 등.. 2023. 10. 2. 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)과 요인분석(Factor Analysis) 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)과 요인분석(Factor Analysis)은 다변량 통계 분석 기법으로, 데이터의 차원을 축소하고 숨겨진 구조를 파악하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 기법은 목적과 가정 면에서 차이가 있습니다. 주성분 분석 (PCA): PCA는 다차원 데이터를 주성분(Principal Component)이라고 하는 새로운 변수로 변환하는 기법입니다. 이 주성분은 데이터의 분산을 최대화하는 방향으로 설정됩니다. 주성분은 서로 독립적이며, 원래 변수들 사이의 상관관계를 고려하지 않습니다. 주로 데이터의 차원을 축소하거나 노이즈를 제거하여 데이터를 더 간결하게 만드는 데 사용됩니다. 주성분 분석의 주요 단계는 다음과 같습니다: 1. 데이터 표준화: 변.. 2023. 10. 1. 시계열 분해(Time Series Decomposition) 시계열 분해(Time Series Decomposition)는 시계열 데이터를 그 안에 내재된 다양한 구성 요소 또는 성분으로 분해하는 과정을 의미합니다. 이러한 분해를 통해 시계열 데이터의 특성을 더 잘 이해하고, 추세, 계절성, 순환 및 불규칙성과 같은 구성 요소를 분석할 수 있습니다. 시계열 분해는 일반적으로 다음 네 가지 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 1. 추세요인 (Trend Component): 추세요인은 데이터가 오랜 기간 동안 지속적으로 증가하거나 감소하는 경향을 나타냅니다. 추세요인은 장기적인 변동 패턴을 나타내며 주로 경향성을 분석할 때 중요한 역할을 합니다. 2. 계절요인 (Seasonal Component): 계절요인은 데이터에 주기적으로 나타나는 패턴을 나타냅니다. 예를 들어, .. 2023. 9. 30. 이전 1 ··· 35 36 37 38 39 40 41 ··· 55 다음
