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2023년 1학기 출석수업 과제물 다변량분석

"2023년 1학기 출석수업 과제물 다변량분석"에 대한 내용입니다. 분석해야 할 데이터셋과 R,파이썬 코드 전문이 함께 포함되어있습니다.
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최초등록일 2023.05.29 최종저작일 2023.05
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2023년 1학기 출석수업 과제물 다변량분석
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    소개

    "2023년 1학기 출석수업 과제물 다변량분석"에 대한 내용입니다.
    분석해야 할 데이터셋과 R,파이썬 코드 전문이 함께 포함되어있습니다.

    목차

    R과 파이썬을 각각 이용하여 작성하시오 (결과+분석)

    교재 연습문제 1장(p.38) 4번

    교재 연습문제 2장(p.78) 4번

    교재 연습문제 4장(p.176) 5번

    (Gender = 'Male' 인 데이터와 Gender = 'Female' 인 데이터를 각각 추출하여

    5번을 실행하기 바람)



    데이터는 exdata.zip 에 있음

    본문내용

    Standard deviation : 각 주성분의 표준 편차입니다. 첫 번째 주성분(PC1)의 표준 편차가 가장 크며, 이는 PC1이 가장 많은 변동성을 가지고 있음을 의미합니다.

    Proportion of Variance : 각 주성분이 설명하는 분산의 비율입니다. 첫 번째 주성분(PC1)이 전체 분산의 약 62.01%를 설명하며, 두 번째 주성분(PC2)이 약 24.74%를 설명합니다. 이를 통해 PC1이 가장 중요한 주성분임을 알 수 있습니다.

    Cumulative Proportion : 첫 번째 주성분부터 해당 주성분까지 설명하는 분산의 누적 비율입니다. 첫 번째와 두 번째 주성분만으로도 전체 분산의 약 86.75%를 설명할 수 있습니다. 첫 번째부터 네 번째 주성분까지 사용하면 데이터의 전체 분산의 100%를 설명할 수 있습니다.

    참고자료

    · 없음
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    · 2023년 1학기 출석수업 과제물 다변량분석.docx
    · ex2-4.csv
    · mall_customer.csv
    · R코드.pdf
    · 파이썬 코드.pdf
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