JMP®: 다차원 데이터 분석 및 모델링관찰값 간의 관계는 물론 변수 간의 관계도 밝혀지는 비지도 학습 방법이 제시됩니다. 또한 이 과정에서는 출력 변수와 입력 변수 간의 관계를 모두 고려하는 지도 학습을 수행하는 다양한 방법을 보여줍니다. 이 과정에서는 분석 결과를 이해하고 그래프를 통해 결론을 제시하는 데 중점을 둡니다.
하는 법을 배우다
- 주성분 분석을 사용하여 데이터 차원 수 줄이기
- 로딩 플롯을 사용하여 변수 간의 관계 이해
- 주성분 점수 해석 및 요인 분석 수행
- 주성분 회귀(PCR)로 공선성을 제거하여 보다 안정적인 모델 구축
- 클러스터 분석을 통해 데이터의 자연스러운 그룹화를 식별합니다.
- 변수 클러스터 식별
- 판별 분석을 통해 관측치를 그룹으로 분류
- 부분 최소 제곱(PLS) 회귀 모델을 사용하여 복잡한 다변량 예측 모델을 맞춥니다.
기간: 반나절 세션 4회
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고급 통계 모델링
