31. [ADsP 시험 대비/3과목]다차원 척도법(MDS)의 개념 및 사용 사례

안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다. 다차원 척도법(Multidimensional Scaling, MDS)은 복잡한 데이터 세트의 관계를 시각적으로 표현하기 위해 사용되는 고급 통계 기법입니다. 이 방법은 데이터 포인트 간의 유사성 또는 거리를 기반으로 하여, 높은 차원의 데이터를 저차원의 공간으로 표현합니다. 이 포스팅에서는 MDS의 기본 이론, 데이터에 MDS를 적용하는 예시, 그리고 이를 통한 시각화의 이점을 소개합니다. MDS의 이론적 배경 개념 설명 MDS는 개별 데이터 포인트 간의 거리를 보존하면서, 다차원 데이터를 보다 쉽게 해석할 수 있는 저차원 공간으로 매핑합니다. 이 과정은 데이터 간의 유사성 또는 차이를 직관적으로 파악할 수 있게 도와줍니다. 수학적 접근 데이터 포인트 사이의 거리 행렬을 사용하여 저차원에서 이 거리를 최대한 유지하는 구성을 찾습니다. 이는 주로 스트레스 함수를 최소화하는 방식으로 이루어집니다. 데이터에 MDS 적용 예 사례 연구 고객 ...

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