준비하는 대학생

나이브 베이즈(Naive Bayes) 분류기는 지도 학습의 한 종류로, 베이즈 정리(Bayes' theorem)에 기반한 분류 알고리즘입니다. 특히 텍스트 분류, 스팸 메일 필터링, 감성 분석 등 다양한 분야에서 활용되며, 간단하고 빠르게 구현할 수 있다는 장점이 있습니다. 이 글에서는 나이브 베이즈 분류기의 원리와 활용에 대해 자세히 알아보겠습니다. 1. 베이즈 정리란? 나이브 베이즈 분류기의 기반이 되는 베이즈 정리는 확률 이론에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다. 베이즈 정리는 사전 확률(prior probability)을 조건부 확률(conditional probability)을 사용하여 사후 확률(posterior probability)로 업데이트하는 방법을 제공합니다. 수식으로 나타내면 다음과..

PCA(주성분 분석) 개요 PCA는 다변량 데이터의 차원을 축소하면서 정보 손실을 최소화하는 방법으로, 데이터의 분산을 최대한 보존하는 새로운 축(주성분)을 찾아 원래 데이터를 이 주성분에 투영함으로써 차원을 축소합니다. 이를 통해 데이터의 중요한 정보를 유지하면서 차원을 줄이고, 시각화 및 기계 학습 알고리즘의 성능을 향상할 수 있습니다. PCA의 과정은 다음과 같습니다. 데이터 전처리: 데이터를 표준화(평균 0, 표준편차 1)하거나 정규화(최소값 0, 최댓값 1)하여 스케일을 조정합니다. 공분산 행렬 계산: 데이터의 공분산 행렬을 계산합니다. 공분산 행렬은 변수 간의 선형 관계를 나타내며, 이를 통해 데이터의 분포와 구조를 파악할 수 있습니다. 고윳값 및 고유벡터 계산: 공분산 행렬의 고윳값과 고유벡..

K-means 알고리즘 K-means 알고리즘은 가장 간단하면서도 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 방법으로 동작합니다. K-means 알고리즘의 동작 과정은 다음과 같습니다. K개의 클러스터 중심점(centroid)을 임의로 선택합니다. 각 데이터 포인트들을 가장 가까운 클러스터 중심점에 할당합니다. 할당된 데이터 포인트들의 평균값을 계산하여 새로운 클러스터 중심점을 업데이트합니다. 2-3단계를 반복합니다. 클러스터 할당이 변하지 않거나, 미리 정한 반복 횟수에 도달하면 알고리즘이 종료됩니다. K-means 알고리즘의 단점 중 하나는, 초기 클러스터 중심점의 위치가 무작위로 결정되기 때문에, 다른 결과를 도출할 수 있다는 것입니다. 따라서..

1. K-means 클러스터링이란? K-means 클러스터링은 군집분석의 한 방법으로, 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기법입니다. K-means 클러스터링은 각 데이터 포인트와 그룹의 중심 간의 거리를 측정하여 가장 가까운 그룹에 할당하는 방식으로 동작합니다. 이를 반복하여 그룹의 중심을 업데이트하고, 그룹 간의 거리를 줄여나가며 클러스터를 형성합니다. K-means 클러스터링은 비계층적인 방식으로 동작하며, 클러스터의 개수를 미리 지정해주어야 합니다. 클러스터의 개수는 사용자가 정해주어야 하며, 적절한 클러스터 개수를 선택하는 것이 중요합니다. 2. K-means 클러스터링 예시 K-means 클러스터링 예시를 보겠습니다. 먼저, 필요한 라이브러리들을 import합니다. import nu..

1. 군집분석이란? 군집분석은 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기법으로, 데이터 분석 및 기계학습 분야에서 많이 활용됩니다. 군집분석을 통해 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 그룹으로 묶어서 특성을 파악하고, 그룹 간의 차이점을 분석하여 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 2. 계층적 클러스터링이란? 계층적 클러스터링은 군집분석의 한 방법으로, 데이터를 계층적으로 묶어가며 클러스터를 형성하는 방법입니다. 데이터 포인트들을 가장 가까운 클러스터로 묶어나가며, 클러스터 간의 거리를 계산하여 계층적으로 클러스터를 형성합니다. 이렇게 계층적으로 클러스터를 형성하면, 데이터의 유사도를 시각화하기 쉽고, 데이터를 보다 잘 이해할 수 있게 됩니다. 계층적 클러스터링은 두 가지 방법으로 나눌 수 있습니다. ..