Scientific Computing & Data Science

지난 글(k-Nearest Neighbor Algorithm)을 통해 R에서 k-NN 알고리즘 코드를 작성해 보았습니다. 이제 이 코드를 이용하여 숫자 필기 인식을 하는 R 코드를 작성해 보도록 하겠습니다. 데이터 준비우선 0~9의 숫자를 손으로 쓴 데이터를 준비합니다. 두 그룹을 준비하는데, 하나는 Training Dataset으로 사용될 그룹이며 다른 하나는 Test Dataset으로 사용될 그룹입니다. 이 데이터들은 Manning Publications의 "Machine Learning in Action"에서 제공하는 데이터를 활용하였습니다. 데이터 다운로드를 받으려면 [여기]를 클릭합니다. 해당 데이터 경로는 MLiA_SourceCode/machinelearninginaction/Ch02/digi..

지난 글에서 R을 이용한 k-NN 알고리즘에 대하여 살펴본 바 있다. (k-Nearest Neighbor Algorithm) 그러나, R의 라이브러리 중 하나인 class 라이브러리를 이용한 것이며, 실질적으로 R을 이용하여 구체적으로 어떻게 코딩되는지 살펴보지는 않았다. 이번 글에서는 R에서 실질적으로 k-NN 알고리즘을 구현해 보도록 한다. k-NN 함수k-NN 함수를 다음과 같이 구현하였다. R CODE: ##################################################### # @function: KNN() - k-nearest neighbor algorithm # @input: # - df : data frame for training data set # - inX : ..

1. Concept of Algorithmk-Nearest Neighbor(k-NN)는 어떤 데이터 오브젝트이 집합에 대하여 일정 규칙에 의하여 분류된 상태에서 새로운 데이터 오브젝트에 대한 분류를 하는 알고리즘입니다. 이 때 미리 분류된 데이터 오브젝트를 기계에 입력하여 기계가 분류 기준을 판단할 수 있도록 하는 것을 training이라고 합니다. k-NN은 기계 학습(Machine Learning) 중 지도 학습(Supervised Learning)에 대한 분류(classification) 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 여러 분야에 사용될 수 있으며 대표적으로 도서 나 영화 추천 서비스 등이 있습니다. 사실 알고리즘 컨셉은 의외로 단순합니다. 예를 들어, 기계에게 영화의 특성을 알려 주고 어떤 장르의..