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[C++ 기초] 3. 정수형과 실수형 #include // 전처리 지시자 #include using namespace std; // 없으면 std::을 붙여서 함수를 사용해야함 int main() { // main의 이름을 가지고 있는 함수가 있어야 한다. //정수형 : 소수부가 없는 수. 음의 정수, 0, 양의 정수 //ex) short, int, long, long long int n_int = INT_MAX; //int형 데이터가 저장할 수 있는 최대크기 short n_short = SHRT_MAX;//short형 데이터가 저장할 수 있는 최대크기 long n_long = LONG_MAX;//long형 데이터가 저장할 수 있는 최대크기 long long n_llong = LLONG_MAX;//long long형 데이터가 저장할 수 있는.. 2023. 3. 7.
[C++ 기초] 2. 변수 #include // 전처리 지시자 using namespace std; // 없으면 std::을 붙여서 함수를 사용해야함 int main() { // main의 이름을 가지고 있는 함수가 있어야 한다. int a; // 선언 a = 7; // 대입 int b = 3; // 선언 및 초기화 cout 2023. 3. 6.
[C++ 기초] 1. Hello, World! #include // 전처리 지시자 using namespace std; // 없으면 std::을 붙여서 함수를 사용해야함 int main() { // main의 이름을 가지고 있는 함수가 있어야 한다. cout 2023. 3. 6.
[ADsP] 3.11 군집분석, 연관분석 군집분석 ■ 군집분석 : 각 개체의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상 집단으로 분류하는 분석 방법 ■ 종류 계층적 군집 합병형(응집형) 단일(최단) 연결법, 완전(최장) 연결법, 평균 연결법, 중심 연결법, Ward 연결법 분리형 다이아나 방법 분할적 군집 프로토타입 - k-중심군집 : k-평균, k-중앙값, k-메도이드 - 퍼지 군집 분포기반 혼합 분포 군집 밀도기반 중심밀도 군집, 격자기반군집 1. 계층적 군집 - 이상치에 민감하며, 사전에 군집수 k를 설정할 필요없음. - 거리 측정에 대한 정의가 필요. 1) 군집 방법 - 최단연결법 : 두 군집 사이의 거리를 두 군집 사이의 관측 값 거리의 최솟값을 측정 - 최장연결법 : 두 군집 사이의 거리를 두 군집 사이의 관측 값 거리의 최댓값을 측정 -.. 2023. 2. 25.
[ADsP] 3.10 분류분석 분류분석 ■ 분류분석 : 입력데이터가 어떤 그룹에 속하는지 예측하는 데 사용되는 기법 - 대부분의 지도학습 분석에 해당 로지스틱 회귀분석 ■ 로지스틱 회귀분석 : 반응변수(종속변수)가 범주형인 경우에 적용되는 회귀분석 모형 - 종속변수가 성공/실패와 같이 이항변수(0, 1)로 되어있을 때 독립변수와 종속변수 간의 관계식을 이용하여 집단을 분류할 때 사용. 일반 선형 회귀분석 로지스틱 회귀분석 종속변수 연속형 변수 이산형(범주형) 변수(0, 1) 모형 탐색 방법 최소제곱법 최대우도법 모형 검정 F-test, T-test 카이제곱 Test - odds(승산) = 성공률 / 실패율 = P / (1 – P) : 성공할 확률이 실패할 확률의 몇 배인지 나타냄. - odds ratio(승산비) = odds_a/od.. 2023. 2. 25.
[ADsP] 3.9 데이터마이닝의 개요 데이터마이닝의 개요 ■ 데이터마이닝 : 대용량 데이터에서 의미있는 패턴을 파악하거나 예측하여 의사결정에 활용하는 방법. ■ 데이터마이닝 5단계 - 목적 설정 -> 데이터 준비 -> 데이터 가공 -> 데이터마이닝 기법 적용 -> 검증 ■ 데이터마이닝 분석 방법 지도학습 비지도학습 의사결정나무 인공신경망 일반화 선형 모형 회귀분석 로지스틱 회귀분석 사례기반 추론 최근접 이웃법(KNN) SVM OLAP 연관성 규칙발견 군집분석(K-Means Clustering) SOM ■ 데이터 분할 : 주어진 데이터에서만 높은 성과를 보이는 모형의 과적합 문제 해결 방법 중 하나 1) 구축(학습)용 : 훈련용 데이터 50% 2) 검정용 : 구축된 모형의 과대추정 또는 과소추정을 미세 조정하는 데 활용 30% 3) 시험용 :.. 2023. 2. 25.
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