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제로 행렬모든 성분이 0인 행렬을 제로 행렬 또는 영행렬이라 부름 대칭 행렬대각 성분을 중심으로 대칭인 n차 정방행렬원래 행렬과 전치 행렬이 동일한 경우를 의미반대칭 행렬(Skew-symmetric): $A^T=-A$인 경우 삼각 행렬 상삼각행렬: 대각성분 아래의 원소(성분)가 모두 '0'인 n차 정방행렬lower.tri(x, diag=F) 함수 이용하삼각행렬: 대각성분 위의 성분(원소)이 모두 '0'인 n차 정방행렬upper.tri(x, diag=F) 함수 이용 대각 행렬, 항등 행렬행렬의 대각 원소를 제외한 나머지가 0인 행렬대각 행렬: 주대각선의 원소를 지정한 행렬diag(x=1, nrow, ncol, names=T)항등 행렬: 주대각선의 원소가 모드 1인 4x4 대각행렬단위 행렬으로 곱해도 변화하..

1. 그래프 레이아웃 및 설정 (par)그래프를 그리기 전, 화면을 나누거나 겹쳐 그리기 설정을 합니다.par(mfrow = c(행, 열)): 화면을 분할합니다. 예) c(3, 3)은 3행 3열(9개) 격자로 나눕니다.par(new = TRUE): 중첩 허용. 이미 그려진 그래프 위에 덧그릴 수 있게 합니다 (1회성).par(new = FALSE): 중첩 해제. 새 그래프를 그릴 때 기존 화면을 지웁니다 (기본값). 2. 기본 그래프 그리기 (plot, matplot)plot(x, y, ...)type: 그래프 모양type="p": 점 (Points, 기본값)type="l": 선 (Lines)type="b": 점+선 (Both, 점과 선이 떨어져 있음)type="c": 비워둠 ("b"에서 점만 뺀 모양)..

머신러닝과 데이터 마이닝(Data Mining)대부분 같은 방법을 사용함컴퓨터 과학에서는 머신러닝이라고 하고, 통계학에서는 데이터 마이닝 용어를 더 많이 사용데이터 마이닝: 가지고 있는 데이터에서 형상 및 특성을 발견하는 것이 목적머신러닝: 기존 데이터를 통해 학습을 시킨 후 새로운 데이터에 대한 예측값을 알아내는 데 목적을 둠 회귀분석(regression ananlysis)두 요인 간의 인과관계를 파악해 미래를 예측하고 설명하는 대표적인 데이터 분석 기법두 요인독립변수(independent variable): 예측하고자 하는 결과의 원인으로 가정한 변수종속변수(dependent variable): 독립변수가 원인이 돼 예측할 수 있는 결괏값골턴의 '평균으로의 회귀'에서 유래됨평균으로의 회귀: 키가 아주..

시각화(Visualization) 개요항목자료 (Data)정보 (Information)정의정리되지 않은 Raw Data, 관찰이나 측정을 통해 인지된 단순한 사실이나 값들의 집합.자료를 의미있는 형태로 체계화/조직화한 데이터. 판단 및 의사결정의 근거가 됨.특징단순 사실해석 및 정리된 결과, 통찰력 제공 (시각화로 표현) 데이터 특성범주형 자료(Categorical data) = 질적 자료(Qualitative data)특징: 성별, 혈액형, 찬반 등 숫자로 표시할 수 없거나, 숫자로 바꾸더라도 대소 구분이 불가능한 자료로 산술 연산이 적용되지 않음연속형 자료(Numerical data) = 양적 자료(Quantitative data)특징: 크기가 있는 숫자로 구성되며, 대소 비교 및 평균, 최솟값, 최..

데이터 구조 (생성, 확인, 변환)1.1. 구조 생성c(…): 하나 이상의 값들을 결합하여 벡터(vector)를 생성하는 함수이다.matrix(데이터, nrow, ncol, byrow): 데이터를 nrow개의 행과 ncol개의 열을 가진 행렬(matrix)로 생성한다. byrow=TRUE이면 데이터를 행 우선으로 채운다.array(데이터, dim): 데이터를 dim으로 지정된 차원(예: c(2,3,2))을 가진 배열(array)로 생성한다.list(이름1 = 값1, 이름2 = 값2, …): 다양한 유형의 객체(벡터, 행렬, 리스트 등)를 포함하는 리스트(list)를 생성한다.data.frame(열이름1 = 벡터1, 열이름2 = 벡터2, …): 길이가 같은 벡터들을 열로 하는 데이터 프레임(data fra..

기술 통계량데이터를 요약하여 그 특성을 파악하는 데 사용되는 대표적인 값들ex) 최솟값, 최댓값과 범위최솟값: min() 함수로 계산최댓값: max() 함수로 계산범위: range() 함수로 계산하며, "> max(x) min(x)"와 같음 분위수(Quantile)와 사분위수(Quartile)데이터를 순서대로 정렬하여 특정 비율로 나눈 지점의 값들분위수: 전체 데이터를 크기 순으로 정렬하여 n개로 나누었을 때 그 경계에 해당하는 값사분위수: 데이터를 4등분한 지점의 관측값제1사분위수 (Q1): 하위 25%에 해당하는 값 (0.25 분위수)제2사분위수 (Q2): 50%에 해당하는 값 (0.50 분위수), 중앙값과 동일제3사분위수 (Q3): 하위 75% 또는 상위 25%에 해당하는 값 (0.75 분위수)제4..

R에서 제공하는 데이터셋 예시AirPassenger: 1949년부터 1960년까지의 항공기 승객 수airquality: 1973년 5월부터 9월까지 뉴욕의 대기 오염 정도cars: 자동차 주행 속도에 따른 제동 거리mtcars: 1947년 Motor Trend 잡지에 실린 32개 자동차의 연료 효율 등 10여 가지 특징Titanic: 타이타닉호 생존자 정보 (호실, 성별, 나이, 생존 여부)InsectSprays: 6종 살충제 사용 시 살아남은 벌레 수Orange: 오렌지 나무의 종류, 연령, 둘레swiss: 1888년경 프랑스어 사용 스위스 47개 주의 출산율 및 사회경제적 지표데이터셋 목록 확인: library(help=datasets)데이터셋 사용: data(데이터셋이름), help(데이터셋이름) ..

데이터 종류수치: 정수, 실수기호, 심볼: 문자열 ("대한민국", "숭실대")집합: 순서 없고 중복 없는 데이터 ({버스, 자동차})컬렉션: 데이터를 묶어서 그룹화, 중복 허용 ({개, 소, 말})리스트: 순서가 의미 있는 컬렉션 (["월", "화“, “수“, “목“, “금“,”토“, “일” ])시계열: 시간에 따라 변동하는 수치 데이터 (주가, 기온)행렬 (Matrix): 2차원 행과 열로 구성된 배열 (고객 평점, 넷플릭스 평점)텐서 (Tensor): n차원 행렬 (고객, 영화, 월별: 3차원; 제품, 지역, 시간, 유통채널: 4차원)로 array(배열)의 수학적 확장 개념Image: 2차원 영상 (비트맵), RGB를 별도로 하면 3차원 (컬러)신경망 입력 시 2차원을 1차원으로 풀어서 입력Video..

주요 데이터 구조벡터(Vector): 개별 데이터나 가중치 등 1차원의 동일한 자료형 데이터를 저장함행렬(Matrix): 선형대수 기반 모델 계산에 활용되는 2차원의 동일한 자료형 데이터를 직사각형 형태로 배열함배열(Array): 시계열, 이미지 등 다차원 데이터를 저장하며, 행렬의 2차원 이상 확장된 형태 (마찬가지로 동일한 자료형을 가짐)리스트(List): 모델 결과와 다양한 객체를 저장하며, 서로 다른 유형의 데이터 객체들을 한데 모을 수 있는 유연한 구조 (1차원)데이터프레임(Dataframe): 가장 일반적인 머신러닝 데이터셋 형식으로, 2차원 구조를 가지며 열마다 서로 다른 자료형을 포함할 수 있음 요인(Factor): 범주형 데이터를 표현하며 통계 분석과 머신러닝에서 중요한 역할을 함 행렬(..

R 산술 연산 연산자설명예시결과+덧셈5 + 27-뺄셈5 - 23*곱셈5 * 210/나눗셈5 / 22.5^거듭제곱5^225%%나머지5 %% 21%/%몫5 %/% 22주석 처리는 # 기호 사용 산술 연산 함수log(x): 자연로그log10(x): 상용로그sqrt(x): 제곱근exp(x): 지수 함수 $(e^x)$max(...): 최댓값min(...): 최솟값sum(...): 합계mean(...): 평균sample(n, m): default(1부터 n까지)의 숫자를 임의의 순서로 m개 출력 (무작위 섞기)rnorm(n): 평균 0, 표준편차 1인 정규분포에서 n개의 임의 숫자 생성round(x, digit): digit 자리수까지 반올림(0~0.5까지 0)sin(x), cos(x), tan(x): 삼각 함수 ..