Allen's 데이터 맛집

다변량 분석은 여러 개의 독립 변수(또는 설명 변수)와 종속 변수(또는 반응 변수) 간의 관계를 분석하는 통계적 기법입니다. 데이터 간의 다양한 상호 관계를 이해하고 해석하는 데 사용됩니다. 다변량 분석의 개념 다변량 분석은 하나 이상의 종속 변수가 여러 개의 독립 변수에 의해 영향을 받는 경우를 다룹니다. 주로 다변량 분산 분석(ANOVA), 주성분 분석(PCA), 군집 분석, 판별 분석 등의 기법이 사용됩니다. 다변량 분석의 주요 기법 1. 다변량 분산 분석(ANOVA): 그룹 간의 평균 차이를 비교하는 기법으로, 종속 변수가 연속형이고 독립 변수가 범주형인 경우 사용됩니다. 2. 주성분 분석(PCA): 변수 간의 상관 관계를 고려하여 데이터를 새로운 축으로 변환하는 기법으로, 차원 축소와 데이터 시..

분류(Classification)와 군집(Clustering)은 기계 학습의 두 가지 주요 작업입니다. 그러나 이 두 작업은 목적과 접근 방식에서 차이가 있습니다. 1. 분류 (Classification) 목적: 주어진 입력 데이터를 사전에 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 것이 목표입니다. 학습 방식: 지도학습(Supervised Learning)에 해당합니다. 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습하고, 새로운 데이터에 대한 클래스를 예측합니다. 예시: 스팸 메일 감지, 손글씨 숫자 인식, 암 진단 등 2. 군집 (Clustering) 목적: 주어진 데이터를 비슷한 특성이나 패턴을 공유하는 그룹 또는 군집으로 나누는 것이 목표입니다. 학습 방식: 비지도학습(Unsupervised Lea..