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weka.clusterers.SimpleKMeans 명령어 옵션

K-평균(K- MEANS) 군집분석을 수행하기 위한 SimpleKMeans 클래스 실행시 필요한 옵션들입니다.

 

 

옵션

설명

-N

SimpleKMeans 만들 클러스터의 개수를 지정합니다.

-A

사용할 거리(distance) 함수를 지정합니다.

기본값은 유클리디언 거리(EuclideanDistance )이며, (-R first -last) 따라 값의 전체 범위를 사용합니다.

-l

k-means 클러스터를 만들기 위해 반복할 횟수입니다.

-S

난수의 시드(seed)값을 지정합니다.

-t

웨카가 클러스터링하려는 훈련용 파일을 지정합니다.

-p

행에 클러스터 인스턴스의 할당을 보여줍니다. 기능을 사용하려면 행마다 어떤 데이터 속성을 사용할지 웨카에 알려주어야 합니다.

 

플래그

설명

-p 0

번호와 클러스터 식별번호가 표시됩니다.

-p 1

-p 0 결과에 x 위치 값이 함께 표시됩니다.

-p 2

-p 0 결과에 y위치 값이 함께 표시됩니다.

 

 

 


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선형 회귀(Linear Regression)

·         최소제곱법(OLS; ordinary least squares)

·         종속 변수(또는 반응 변수) 독립 변수(또는 설명 변수) 의해 설명하는 모델을 다루는 회귀 분석(Regression Analysis) 종류입니다.

 

·         선형 회귀는 예측과 훈련 세트에 있는 타깃 변수 사이의 평균제곱오차(mean squared error) 최소화하는 파라미터를 찾습니다.

·         선형 회귀는 매개변수가 없는 것이 장점이지만, 모델의 복잡도를 제어할 없다는 단점이 있습니다.

 

 

 

·         선형 회귀는 종속 변수 y 하나 또는 이상의 설명 변수 X 설명하는 모델을 만드는 방법입니다. 선형 회귀가 찾은 결과는 y = aX + ε 같은 형태가 됩니다.

·         회귀함수에서 소문자 x 아니라 대문자 X 사용했다는 점에 유의해야 합니다. 대문자 X 벡터 또는 행렬을 의미합니다.

·         Linear regression predicts output by fitting a linear equation
(y=ax+b) to observed data.

 

 

 

·         선형 회귀를 수행할 범주형 변수는 가변수(dummy variable) 바뀝니다.

·         상호 작용(Interaction) 있을 model.matrix 살펴보면 사실을 확인할 있습니다.

 

·         평균으로 돌아간다는 뜻의 선형 회귀는 미래를 예측하는 중요한 공식을 만들 있습니다.

 

 

http://bit.ly/2Q16UnQ

https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_regression

 


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Word OneNote Microsoft Mathematics 추가 기능

 

https://www.microsoft.com/ko-kr/download/details.aspx?id=17786


 

 


 

 

직접 다운로드

MASetup.exe


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Sample database with test suite

 

https://launchpad.net/


 

 

https://launchpad.net/test-db


 

https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-dump-files-1.0.5.tar.bz2

https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-full-1.0.6.tar.bz2

https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6/+download/employees_db-code-1.0.6.tar.bz2

 

 

https://github.com/datacharmer/test_db




 

직접 다운로드

employees_db.zip

employees_db.z01

employees_db.z02

employees_db.z03

employees_db.z04

employees_db.z05

 



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<context:component-scan> 태그

·         Component Scan 지원하는 태그입니다.

·         Bean 있는 모든 Component들을 자동으로 찾아 Bean Container 등록합니다.

·         , 의존성 관계 등록은 따로 하지 않습니다.

·         특정 패키지 안의 클래스들을 스캔하고, Annotation 확인 bean 인스턴스를 생성합니다. @Component @Controller @Service @Repository 등의 Bean 등록 Annotation 존재해야 bean 스캔한 생성할 있습니다

·         @Autowired @Qualifier Annotation 인식할 있습니다.

·         @Component 통해 자동으로 Bean 등록하고, @Autowired 의존관계를 주입 받는 어노테이션을 클래스에서 선언하여 사용했을 경우에는 해당 클래스가 위치한 특정 패키지를 Scan하기 위한 설정(<context:component-scan> 태그) 스프링 설정 XML 해주어야 합니다.

·         component-scan 선언했다면 context:annotation-config 선언할 필요가 없습니다.

·         component-scan 수동  DI(setter, contructor) 혼용해서 사용할 있습니다.

 

 

패키지명 이후의 하위 패키지를 검색해 @Component 어노테이션을 포함하는 모든 클래스를 Bean으로 자동 등록해 줍니다.

<context:component-scan base-package="packagename" />

<context:component-scan base-package="codedragon.di.annotation" />

 

 

 

<context:include-filter> & <context:exclude-filter>

<context:include-filter>태그와 <context:exclude-filter>태그를 같이 사용하면 자동 스캔 대상에 포함시킬 클래스와 포함시키지 않을 클래스를 구체적으로 명시할 있습니다.

 

<!-- 모든 Bean들을 스캔해서 등록합니다.  -->

<context:component-scan base-package="com.tistory.com.SpringBBS"/>

<mvc:annotation-driven></mvc:annotation-driven>

 

use-default-filters="false"속성은 expression 지정한 타입만 include 시켜줍니다.

<!-- Controller 타입의 Bean 스캔해서 등록합니다.  -->

<context:component-scan base-package="com.tistory.com.SpringBBS" use-default-filters="false">

<context:include-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller"/>

</context:component-scan>

<mvc:annotation-driven></mvc:annotation-driven>

 

<!-- Controller 타입을 제외한 모든 Bean들을 Root Context에서 로딩합니다. -->

<context:component-scan base-package="com.tistory.com.SpringBBS">

<context:exclude-filter type="annotation" expression="org.springframework.stereotype.Controller"/>

</context:component-scan>

 

 

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commons-math library

수학과 통계관련 기능을 제공하는 라이브러리 입니다.

 

https://commons.apache.org/proper/commons-math/


 

http://commons.apache.org/proper/commons-math/download_math.cgi


 

 

http://apache.mirror.cdnetworks.com/commons/math/binaries/


 

 

파일을 풀면 API 문서도 확인할 있습니다.


 

 

 

 

 

직접 다운로드

 

commons-math3-3.6.1.jar


commons-math3-3.6.1.z01

commons-math3-3.6.1.z02

commons-math3-3.6.1.zip



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나이브베이즈 특징

·         지도학습 환경에서 효율적으로 사용할 있습니다.

·         분류를 위한 학습 데이터의 양이 매우 적어도 가능합니다. 그래서 머신러닝을 수행하기 위한 학습 데이터가 많지 않아도 됩니다.

·         간단한 구조를 가집니다.

·         가정이 단순합니다.

·         복잡한 실제 상황에서도 동작합니다.

 

 


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