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주성분분석(PCA) Algorithm head(USArrests) 이 내용을 가지고 주성분분석을 할 예정임. princomp 함수로 주성분 분석 실시함. pc1=princomp(USArrests, cor=T) summary(pc1) ※ cor=T : 상관행렬을 사용한다는 의미 summary 함수로 주성분 분석 결과 요약 plot(pc1) 변수의 평균 pc1$center 변수의 표준편차 pc1$scale 주성분 변수에 기여하는 가중치(계수) 확인 pc1$loadings pc1$scores 대표 주성분 z1, z2의 산포도 plot(pc1$scores[,1],pc1$scores[,2],xlab = "z1",ylab = 'z2') abline(v=0,h=0,col="pink") 대표 주성분 z1, z2에 의한..

K-Means Clustering : 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘 iris2=iris[1:4] head(iris2) km.out.withness=c() km.out.between=c() for(i in 2:7){ set.seed(1) km.out=kmeans(iris2,center=i) km.out.withness[i-1]

앙상블 기법(랜덤 포레스트 기법 사용) library(randomForest) set.seed(1) x=sample(1:100,10,replace=F) x Boston 데이터 활용하기 set.seed(1) rf_model