Publications by Kong, Seokkyu
Cholesky decomposition
Summary 본 내용은 MIT 18.065 강의 33 번의 일부 내용 정리입니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. 강의 33번에서 거리행렬 D 가 주어졌을 경우, 위치 행렬 X 를 찾는 문제가 나온다. 이때 D 는 \(X^TX\) 와 같은 구성으로 결정할 수 있는데, 2 가지 방식이 있다. 하나�...
785 sym R (1174 sym/17 pcs)
Spectral Clustering - Laplacian matrix
Summary 본 내용은 MIT 18.065 의 강의35번 내용 중 일부 정리입니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. 머신러닝의 비지도 학습의 한 종류인 클러스터링은 여러 가지 방법이 존재한다. 대표적으로는 k-Means 가 있고, 그 다음으로 Spectral clustering 을 들 수 있다. Spectra...
742 sym R (1600 sym/12 pcs) 1 img
DFT(Discrete Fourier Transform) 코드 검토
Summary 엑셀을 이용한 FFT 분석 예제가 다음과 같이 구현되었다. https://blog.naver.com/skkong89/90102712165 R을 이용한 신호처리 라이브러리등이 있지만, 엑셀을 이용한 방식과 동일한 순서로,이번에는 R 을 이용해서 결과를 확인한다. 또한 10Hz, 25Hz 의 합성함수일 경우와 10Hz �...
283 sym R (2302 sym/14 pcs) 2 img
유사행렬, QR 반복법을 이용한 고유값 구하기
Summary 행렬의 고유값(eigenvalue)을 계산하는 방법은 여러가지가 있다. 그 중에 하나가 유사행렬(Similar matrix)을 이용한 고유값이고, 여기에는 QR 분해가 이용된다. A = QR 분해가 된다고 하자. A의 QR 분해결과물인 Q와 R을 역순으로 놓고 이것을 A1 이라고 한다. 그리고 A1 �...
798 sym R (1718 sym/20 pcs)
Spectral Clustering with igraph
Summary 본 내용은 MIT 18.065 의 강의35번 내용 중 일부 정리입니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참고하세요. 머신러닝의 비지도 학습의 한 종류인 클러스터링은 여러 가지 방법이 존재한다. 대표적으로는 k-Means 가 있고, 그 다음으로 Spectral clustering 을 들 수 있다. Spectra...
871 sym R (1176 sym/11 pcs) 1 img
Orthogonal Procrustes Problem Example
Summary 본 내용은 MIT 18.065 강의 34 번의 일부 내용정리입니다. 교재는 page 257 입니다. 자세한 내용은 해당 강의를 참조하세요. Source: https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-065-matrix-methods-in-data-analysis-signal-processing-and-machine-learning-spring-2018/video-lectures/lecture-34-distance-matrices-pr...
837 sym R (887 sym/8 pcs) 1 img
Sampling and Standard Error
Last Updated: 2022-02-28 1. 요약 Population(모집단), Sampling(표본추출), Probability Sampling(확률표본추출), Sample(표본), Sample size(표본크기) 의 용어를 알아보고 Standard Error(표준오차) 가 무엇인지 알아봅니다. 그리고 MIT 6.0002 강의 8번의 내용 일부를 Python 에서 R 로 옮겼습니다. h...
2637 sym R (4698 sym/11 pcs) 7 img
중심극한정리 테스트
Summary 대부분의 통계 방법은 자료가 정규분포라는 가정하에 계산을 한다. 만약 어떤 표본이 정규분포라는 가정을 할 수 있다면 여러가지 통계방법을 적용할 수 있어 편리하다. 모집단에서 추출되는 샘플들의 갯수가 충분히 많고, 각 샘플링 될때 마다의 합 또는 평...
766 sym R (880 sym/11 pcs) 5 img
R으르 이용한 라면맛 PCA 분석
Summary 주성분 분석(PCA, Primary Components Analysis)의 흐름을 이해한다. 주성분과 주성분 점수를 구한다. 분석 결과의 정도를 확인한다. 분석 결과를 검토한다. 각 라면에 대하여 면발, 라면 그릇의 모양(크기), 국물맛에 대한 점수가 있다고 한다면, 3개의 변수(면, 그릇, ...
2096 sym R (3419 sym/28 pcs) 1 img
1종오류와 2종오류
Summary 주의: 본 게시물은 학습차원에서 작성된 것이며, 틀린 내용이 포함될 수 있습니다. 출처가 없는 예제는 임의의 가상의 예제입니다. 가설검정에서 1종 오류와 2종 오류에 대해 알아보고, 예제를 통해 학습한다. 참고 자료: Head First Statistics 학습 내용 테스트 ...
1090 sym R (490 sym/6 pcs) 1 img