빅데이터, 데이터베이스 - knn 예측 (R studio)

소개글

데이터예측 수업 때 knn예측으로 발표하여 A+ 받은 ppt입니다.
(심화과정 아님, 기초임)

R studio를 이용하여 knn예측법 사용, 최적의 k를 찾아 결과를 비교한다.

비교대상은 UCI(Machine Learning Repository) 홈페이지에서
Kama, Canadian, Rosa라는 씨앗의 크기, 둘레, 길이, 너비 데이터를 받아 결과를 추출

목차

1. 데이터 불러오기
2. 산점도 그려보기
3. BoxPlot 그려보기
4. 데이터 정렬하기
5. 정규화(Nomarlization) 작업
6. Train & Test label
7. knn 실행
8. 결과비교

본문내용

산점도 그려보기
#8열(Seed의 종류)만 뽑아 data.f에 저장

#종류별로 모양을 다르게 찍어내기 위해 factor인 변수를 integer형으로 저장
(변환된 숫자에 맞게 점의 종류가 다르게 찍힘)

#정수형으로 저장한 씨앗의 종류들을 각각 ‘빨강색’, ‘파란색‘, ‘초록색’으로 표현하기 위해 데이터 저장

#속성에 따른 종의 색이 구분되어 plot이 생성
→ 변수 사이의 상관관계를 알 수 있음

Boxplot 그려보기
#분류 해야 하는 8열(씨앗의 종류)을 제외한 seeds[1:7]데이터가 어떻게 생겼는지 확인
‘ 변수 값의 단위가 달라 제각각 ’ → 정규화 작업 필요

참고 자료

http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php