데굴데굴 데이터분석

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 이번 글에서는 프로젝트 내용을 통해 PCA, 즉 주성분 분석을 통한 attribute 간의 연관관계를 살펴보겠습니다. 🚩 1. PCA 코드 구현 sklearn.decomposition 모듈의 PCA 라이브러리 를 사용했고, 시각화를 위해 plotly 공식 홈페이지를 참고했습니다. 🚩 1.1. 데이터 확인 위 데이터를 가지고 PCA를 진행하겠습니다. 🚩 1.2. PCA 구현 및 시각화_Princiapl Component 1~3 📌 먼저 코드부터 확인해보겠습니다🙄. # target과 feature data 설정 # cardio가 0인 object는 'N' 으로 변환 # cardio가 1인 object는..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 이번 포스팅에서는 Dimensionality Reduction 중의 Principal Component Analysis, 주성분분석에 대해서 알아보도록 합시다🙃. 🚩1. PCA - Dimensionality Reduction 데이터마이닝 분야에 조금이라도 관심이 있거나, 관련된 서적을 읽어보신 분들은 PCA 라는 말을 이래저래 많이 접해보셨을 것입니다. 오늘 알아볼 Principal Component Analysis를 줄여서 부른 게 바로 PCA 분석입니다. 그만큼 유명하고, 데이터 분야에서는 떼어놓을 수 없을 만큼 중요하지만 여러 데이터마이닝 프레젠테이션을 봤을 때 PCA가 무엇인지, 왜 하는지에..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 📌 기존에 제가 블로그나 깃허브에 plotly그래프를 호출하는 방식은 plotly 계정의 API key 값을 사용해서 그래프에 대한 링크를 임베딩하는 방식입니다. 그런데 저의 plotly Home 대쉬보드에 더 이상의 여유공간이 없어서,,,!! (몇 개 올린 것 같지도 않은데 말이죠...😥😥) 더 이상 그래프를 호출을 못하더라구요,,, 그래서 다른 방법을 찾는 중이었습니다. 📌 다른 그래프도 그렇지만, 특히 주성분 분석 PCA는 plotly를 사용했을 때 그 효과가 굉장히 큽니다. 그래서 어떡해야 할까 정말 많은 고민을 했는데 찾은 방법은 plotly에 업로드 하는 것이었습니다. 제가 주피터로 작성..

모바일은 화면을 돌려 가로화면으로 보시는 게 읽으시기 편할 수 있습니다. 돌려서 보시는 걸 추천드릴게요!! 🩸 이번 글에서는 PCA (Principal Component Analysis), 즉 주성분 분석을 통한 attribute 간의 연관관계를 살펴봅시다. 🫀 1. PCA 코드 구현 🩸 PCA를 위해 sklearn.decomposition 모듈의 PCA 라이브러리 를 사용했고, 시각화를 위해 plotly 공식 홈페이지를 참고했습니다. 🚩 1.1. 데이터 확인 앞서 전처리한 데이터를 가지고 PCA를 진행하겠습니다. 🚩 1.2. PCA 구현 및 시각화_Princiapl Component 1~3 📌 먼저 코드부터 확인해보겠습니다🙄. # target과 feature data 설정 # cardio가 0인 obj..