알2 누구나 쉽게 시작하는 R을 활용한 기계학습 , 머신러닝 / KNN 알고리즘 R을 활용한 기계학습 , 머신러닝 / KNN 알고리즘 안녕하세요 이번 글은 R을 활용해서 데이터에 KNN 알고리즘을 적용하는 방법을 다루고 있습니다. KNN 알고리즘 분류를 위한 대표적인 알고리즘. 가장 단순한 머신러닝 알고리즘 중 하나지만, 광범위하게 사용 됩니다. 장점 단점 단순하고 효율적이다 기저 데이터 분포에 대한 가정을 하지 않는다 훈련 단계가 빠르다 모델을 생성하지 않아 특징과 클래스 간의 관계를 이해하는 능력이 제약된다 적절한 k의 선택이 필요하다 분류 단계가 느리다 명목 특징 및 누락 데이터를 위한 추가 처리가 필요하다 KNN 알고리즘의 특징 레이블이 없는 데이터를 분류합니다. 글자 k는 사용자가 정의하는 최근접 이웃의 개수를 의미합니다. KNN알고리즘의 데이터 분석 순서 1. k를 지정한.. 2017. 12. 13. R 시작하기 안녕하세요 이번 글에서는 R과 R studio 설치 방법에 대해서 알아보도록 하겠습니다. R Studio 는 R을 조금 더 편리하게 사용 할 수 있도록 해주는 개발 환경입니다. R 설치 https://cran.cnr.berkeley.edu/ 링크를 클릭하고 .exe 파일을 다운로드 해주세요. 실행하시면 R을 설치 할 수 있습니다. R Studio 설치 링크를 클릭하고 다운로드 해주세요 R Studio 실행화면 이번 글에서는 R과 R Studio 의 설치에 대해서 알아보았습니다. 감사합니다. 2017. 11. 5. 이전 1 다음
