#----------[클러스터링]--------- # 클러스터링 (군집화)에 사용할 항목만 뽑아서 df 생성 mtc1 <- mtcars[, c(1,4,6) ] # 스케일을 통일 mtc2 <- scale(mtc1) # 비계층적 군집화 방법인 k-means 를 적용. 4개 군집으로 실 행 fit <- kmeans(mtc2, 4) # 생성된 결과를 담고있는 fit (모델) 에서 각 군집의 중심점 정 ..

경기대빅파이 5주 계획 6주 계획 ========================== [:: 5주차 ...] 시계열예측 클러스터링 - 그룹프로파일링, 그룹코드 스코어링 텍스트 분석 - 심화 -- 영문 텍스트 분석 시각화와 ggplot2 프로젝트 후보주제 탐색 데이터 셋 발굴 ========================= [:: 6주차 ...] 고급모델링 추천 ... recommender..

#========[연관성분석과 군집화]======== # # Descriptive 분석들은 대부분 탐색적인 목적이 강하기 때 문에 # 그 자체로는 옳고 그름을 논할 수 없음 #================ # 장바구니분석 = 연관성분석 = Association Analysis = Market Basket Analysis # = Association Rule Mining (Discovery) k05 <- read.transactions("actorlist.txt", rm.d..

#----------- [ 차주강의 주제 ] ========== 시계열 예측 - ARIMA Vs. RF --------------------[data]---------------------- http://www.statmethods.net/advstats/timeseries.html http://robjhyndman.com/forecasting/data/ http://robjhyndman.com/software/forecast/ 군집화 - k-means Graph 복습 + labeling GeoMapping ( http://visualize.tistory.com/57 전희원 ggmap 활용 네..

부동산실거래가 분석용 샘플 201506매매아파트.xls #------------------ # 지도위에 색칠 참고 #------------------------- library(RgoogleMaps) # http://data-sci.tistory.com/6 dlat <- c(37.2733038, 37, 37.45) dlong <- c(127.0722408, 127.02, 127.06) dlab <- c("home", "office", "buyer") map_info <- data.frame(dlat, dlong, dlab) names(map_info) <-..

tr01 <- read.csv("tb_tr01.csv")sku01 <- read.csv("sku_mast01.csv") tr01$d_date <- as.Date(as.POSIXct(tr01$d_date, origin='1960-01-01',tz="UTC"))tr01$year <- substr(as.character(tr01$d_date),1,4) #========================# Propensity Score 계산 example#---------------- data(mtcars)mtcars$cylh <- ifelse(mtcars$cyl>4,"H","L") mtcars$cylh <- as.factor(mtcars$..