데이터 다루기/Base of R (23) 썸네일형 리스트형 [R] 신경망 (Neural network) 이번 포스팅에서는 인공신경망 (Neural network)를 R 환경에서 실습해보겠습니다. 실습 데이터는 German credit 데이터로, 독일의 신용 평가 데이터입니다. german [R] 협업 필터링 (Collaborative filtering) 이번 포스팅에서는 협업 필터링 (Collaborative filtering)을 R 환경에서 실습해보겠습니다. 데이터는 영화 평점 데이터입니다. install.packages("recommenderlab") library(recommenderlab) 저희가 사용할 패키지는 recommenderlab 입니다. movie [R] 연관성 분석 (Association rule) ar {Age=[28,38)} 0.260 0.3714286 1.017613 260 subset 함수를 사용해서, lift > 1 조건을 만족하는 규칙들을 뽑아내었습니다. 그리고 sort 함수를 통해 lift가 높은 순으로 정렬하여 inspect 함수를 통해 출력하였습니다. [R] Decision Tree (의사결정나무) german [R] Logistic Regression german [R] K-nearest neighbor (KNN) method ## 데이터 불러오기. german [R] Hierarchical clustering, K-means clustering 저희가 사용할 데이터는 german credit 데이터로, 7가지 변수를 사용하도록 하겠습니다. #데이터 불러오기 german [R] Principal Component Analysis (PCA), Factor Analysis 1. Principal Component Analysis (PCA) # PCA # age credit_amount duration_in_month installment_rate num_of_existing_credits num_of_people_liable present_residence german 이전 1 2 3 다음
