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머신러닝에서의 차원축소2025.05.101. 차원 축소 차원 축소는 고차원 데이터를 저차원으로 변환하는 과정으로, 데이터의 복잡성을 줄이고 특징을 추출하거나 시각화하기 위해 사용됩니다. 주요 방법으로는 특징 선택과 특징 추출이 있으며, 차원 축소의 이점은 데이터 시각화, 계산 효율성 향상, 잡음 제거 등입니다. 2. 차원의 개념 차원은 데이터를 표현하기 위해 필요한 축의 수를 의미하며, 각 차원은 데이터의 특정 특성을 나타내는 변수 또는 속성이 됩니다. 차원이 높을수록 데이터의 복잡성과 계산 비용이 증가하므로 차원 축소가 필요합니다. 3. 특징(feature)의 개념 특...2025.05.10
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다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression, MLR)2025.05.091. 다중 선형 회귀 (Multiple Linear Regression, MLR) 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression, MLR)는 하나의 종속 변수를 다수의 독립 변수와의 선형 관계로 설명하는 모델입니다. 단순 선형 회귀가 하나의 독립 변수와 하나의 종속 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 것과 달리, MLR은 여러 개의 독립 변수가 종속 변수와의 선형 관계에 영향을 미칠 수 있는 경우를 다룹니다. 예를 들어, 주택 가격을 예측하기 위해 주택의 크기, 방의 개수, 위치, 건물 연식 등 여러 독립 변수들을 ...2025.05.09
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PCA & SVD2025.01.131. PCA (주성분 분석) PCA는 데이터의 분산(variance)을 최대한 보존하면서 서로 직교하는 새 기저(축)를 찾아, 고 차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환하는 기법입니다. 데이터의 분산을 최대로하는 새로운 기저를 찾기 위해서는 데이터 행렬 A의 공분산 행렬을 구해야 합니다. 공분산 행렬의 고유분해(Eigendecomposition)를 통해 가장 큰 고유값 몇 개를 고르고, 그에 해당하는 고유벡터를 새로운 기저로 하여 데이터 벡터들을 정사영시키면 PCA 작업이 완료됩니다. 2. SVD (특이값 분...2025.01.13
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Data Preparation2025.01.131. Feature Extraction and Portability Feature extraction은 다양한 출처(센서, 이미지, 웹 기록, 침입감지, 문서 등)에서 데이터를 얻는 것을 말한다. Portability는 다른 유형으로 데이터를 변환하는 것을 말한다. 포터빌리티의 예로는 이산화, 이진화, LSA, SAX, DWT, DFT 등이 있다. 이러한 변환 방법들은 데이터의 크기를 줄이거나 다른 형태로 표현하는 데 사용된다. 2. Data Cleaning 데이터 클리닝은 누락되거나 오류가 있는 데이터를 제거하는 것을 말한다. 누...2025.01.13
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Kernel PCA & Spectral Clustering2025.01.131. Kernel PCA Kernel PCA는 편향이 큰 실세계의 데이터를 분석하는데 어려움이 있고, outlier data에 매우 민감한 linear PCA의 단점을 보완하기 위해 kernel trick을 수행한다. 하지만 분산이 가장 큰 축으로 데이터들을 정사영 시킬 뿐, clustering algorithm을 적용하지는 않는다. 2. Spectral Clustering Spectral Clustering은 군집화를 더 쉽게 하기 위해서 유사도 행렬 A를 통해 데이터들을 변형된 공간에 넣고, 후에 clustering algori...2025.01.13
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2020 빅데이터 보고서2025.05.071. 미국 지역별 소득 지수 해당 트리맵을 보면, 미국의 중앙 지역, 남쪽 지역, 동북 지역에 인구수에 따른 소득 지수가 높은 것을 알 수 있습니다. 2. 고등학교 졸업률과 범죄율 해당 트리맵을 보면, 고등학교 졸업률이 낮은 지역이 상대적으로 범죄율이 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 3. 소득, 문맹률, 인구수 해당 버블차트를 보면, 소득이 높고 문맹률이 낮은 지역일수록 인구수가 높게 나타난다는 것을 알 수 있습니다. 4. 문맹률, 범죄율, 지역 면적 해당 버블차트를 보면, 문맹률과 범죄율이 낮은 지역의 면적이 문맹율이 높고...2025.05.07
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지식부족 간호진단2025.05.011. PCA 사용법 대상자는 IV PCA사용법에 대해 2가지 이상 말할 수 있다. PCA 버튼을 누르지 않아도 일정한 속도로 진통제가 주입되며, 환자가 통증을 느낄 때 버튼을 누르면 다량의 진통제가 주입되 일시적으로 통증을 조절할 수 있습니다. 버튼은 15분에 한번 씩 누를 수 있고 그것보다 일찍 누르면 약제가 주입되지는 않는다고 말했다. 2. 자궁근종 관리 대상자는 3 일이내 자궁근종의 악화 요인에 대해 말할 수 있다. 대상자는 퇴원 전까지 HIFU후 자궁근종의 관리방법에 대해 3가지 이상 말할 수 있다. HIFU후 자궁근종의 관...2025.05.01
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벡터와 행렬의 효과적 활용법 및 머신러닝 응용2025.11.171. 행렬 분해(Matrix Factorization) 행렬 분해는 큰 행렬을 작은 간단한 행렬들로 분해하여 원래 행렬에서 찾을 수 없었던 패턴과 정보를 발견하는 방법입니다. 영화 추천 시스템에서 사용자와 영화 정보를 행과 열로 나타낸 행렬을 분해하여 각 사용자와 영화의 특성을 파악하고 추천을 수행합니다. 선형 대수학의 기본 원리에 근거하며, 복잡한 데이터에서도 간단하게 패턴을 찾을 수 있어 다양한 분석에 활용됩니다. 2. 벡터의 개념과 연산 벡터는 크기와 방향을 가지는 수학적 개념으로, 덧셈, 뺄셈, 스칼라 곱, 벡터 곱 등의 연...2025.11.17
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유체 마찰 손실 실험 결과보고서2025.11.141. 레이놀즈수(Reynolds Number) 유체를 층류와 난류로 분류하는 무차원의 수로, 유체 흐름의 관성력과 점성력의 크기 비를 나타낸다. 레이놀즈수가 큰 유동을 난류, 작은 유동을 층류라고 부르며, 유체의 밀도, 평균속도, 관의 직경, 점성 계수, 동점성 계수 등으로 계산된다. 직관에서의 유체 마찰 손실은 층류(Re<2300)와 난류(3000<Re<3000000)에 따라 다른 공식으로 계산된다. 2. 직관에서의 마찰손실 직관은 관 그 자체와 부속품, 이음쇠에 의한 마찰이 일어나는 파이프이다. 유체가 관 내를 흐를 때 발생하는...2025.11.14
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노년기 정신건강의 발달 영역과 문제점2025.01.201. 노년기의 정신건강 노년기에는 감각기능, 인지 및 정신기능, 기억력 등이 감퇴하며 감정표현 저하, 성격변화 등이 나타난다. 이러한 심리적 노화는 사회적 기능 약화를 초래할 수 있다. 2. 노년기 정신건강 발달의 문제점 노년기 정신건강 문제로는 노인성 우울증, 치매, 불안장애, 수면장애 등이 있다. 이는 경제적 어려움, 고립감, 신체적 질병 등으로 인해 발생하며 적절한 치료와 지원이 필요하다. 1. 노년기의 정신건강 노년기의 정신건강은 매우 중요한 문제입니다. 노년기에는 신체적 기능 저하, 사회적 관계 축소, 경제적 어려움 등 다...2025.01.20
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