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Conda 가상환경에 R 설치하고 Jupyter Notebook 에서 R 사용하기 R은 파이썬과 함께 데이터분석에서 가장 많이 사용하는 언어이다. R은 주로 R studio 에서 사용하지만 나의 경우 R studio보다 google의 colab R 을 더 애용했다. 그런데 최근 구글 colob의 R이 너~~~무 느려졌다. 패키지 하나 설치하는데 10분이 넘게 걸린다... 그래서 conda 가상환경에 R을 설치하고 jupyter notebook으로 R 코딩을 하기 위한 환경 설정을 하기로했다. 1. 가상 환경 만들기원하는 파이썬 버전으로 가상환경을 만들자.conda create -n rdev python=3.10 2. 가상환경 활성화conda activate rdev 3. jupyter notebook 설..

1. R에서 SOM(Self Organizing Map) 분석 하기 SOM에는 오직 숫자형 데이터만 입력할 수 있으며 모델 파라미터는 거리 함수 (보통의 경우, 유클리드 거리 사용), 그리고 격자 또는 래티스(lattice), 파라미트(폭과 높이 또는 래티스에 존재하는 셀의 수) 등을 사용 ① 경쟁 단계 : 이 단계의 각 뉴런의 가중치와 입력 데이터의 벡터간의 거리를 산출 및 비교하여 뉴런간에 경쟁#### 입력 데이터의 할당 여부를 결정할 때, 입력 데이터와 거리가 가까운 뉴런들을 선정 ② 협력 단계: 경쟁에서 선정한 뉴런은 토폴로지 이웃(Topological neighborhood) 영역에서 가장 좋은 공간 위치를 차지하게 된다. ③ 적응 단계: 이 단계에서는 승리한 뉴런의 가중치와 토폴로지 이웃 뉴런..