토폴로지 데이터 분석4 고차원 데이터의 차원 축소와 시각화 방법 (PCA vs. t-SNE) 데이터분석과 관련하여 가장 중요한 것은 데이터가 어떻게 생겼는지 탐색하는 과정입니다. 이 과정에 데이터의 특정 변수의 분포를 관찰할 수도 있고, 서로 상관관계가 있는 변수들이 어떻것이 있는지 살표보는 과정이 있을 수도 있다. 하지만, 최근에는 데이터셋이 갖고 있는 변수의 숫자가 늘어남에 따라서 몇몇 특정 변수의 분포를 살펴보는 것으로 데이터를 탐색한다고 말하기가 어려운 상황입니다. 고차원의 데이터로부터 핵심적인 정보를 추려내고 시각화 한 후에야 데이터가 어떤 특징을 갖고 있는지 탐색하는게 가능합니다. 이러한 문제점을 해결해 줄 수 있는 방법으로 고차원 데이터의 차원을 줄여서 시각화 하는 기술은 매우 중요합니다. 이러한 기술로 주성분분석(Principle Component Analysis, PCA)와 t-.. 2020. 12. 25. 토폴로지 데이터 분석을 이용한 섬망의 하위그룹 발견 최근 미국 식품의약청(FDA)는 Personalized Medicine의 중요성을 강조하고 있는 추세다. 같은 병명의 질병을 가졌다고 할지라도 사람마다 유전적인 특징이 다를 수가 있고, 생물학적으로 약물에 반응하는 정도가 모두 다르기 때문에다. 이에 따라 함께 강조되고 있는 것이 환자들을 아형에 따라 하위그룹으로 나누는 "Phenotypic Subgrouping"이다. Subgrouping을 위해 사용할 수 있는 비지도 기계 학습(Unsupervised Machine Learning) 방법은 여러가지가 있을 수 있지만, 질환을 범주화 하기에는 어려움이 있다. 이제 새롭게 등장한 것이 토폴로지 데이터 분석(Topological Data Analysis, TDA)이다. TDA는 일종에 Partial Clus.. 2016. 11. 23. 실리콘 밸리에서도 주목받고 있는 토폴로지 데이터 분석 Slideshare를 통해서 토폴로지 데이터 분석(Topological Data Analysis, TDA)에 대한 발표 자료를 2014년 4월에 공유했다. 슬라이드 쉐어에서는 나의 슬라이드를 본 사람들이 어떤 경로로 찾아왔는지에 대한 정보와 어느나라 사람들이 주요하게 관심을 갖고 있는지의 여부를 자동으로 분석해주는 기능이 있어서 한번 살펴봤다.한국 사람중에 나의 슬라이드를 본 사람들은 대부분 얼굴책 등에서 내가 공유한 것을 보고 링크를 타고 온 사람들이라고 생각된다. 하지만 미국이나 독일에서 슬라이드를 본 사람은 분명히 검색을 통해서 나의 토폴로지 데이터 분석 슬라이드를 찾았을 것이다. 또한, 아래 그림 중에서 국가별로 슬라이드를 '본 사람 수'의 그래프에서도 볼 수 있듯이 토폴로지 분석은 미국, 독일,.. 2015. 3. 18. Topological Data Analysis를 이용한 전국 지방자치단체의 토건예산, 복지예산, 자살률의 관계 분석 Topological Data Analysis 방법에 대해 궁금한 사항은 Slideshare를 통해서 공개된 자료를 참고해 주시면 되고, 여러 논문들에서도 방법을 확인하실 수 있습니다. 뉴스타파는 제가 제일 신뢰하는 언론이기에 뉴스타파 홈페이지를 자주 방문하곤 합니다. 전국 242개 지방자치단체 토건예산, 복지예산, 자살률 자료가 공개 된지는 두어달 전이지만, 그동안 그냥 눈팅만 하다가 이제야 데이터를 직접 분석해 보기로 했습니다. Topological Data Analysis (이하 TDA)는 데이터 간의 거리 정보를 이용하여 데이터 간에 관계를 분석하는 기법으로 순수 수학인 '위상수학'에 뿌리를 두고 있습니다. 데이터 분석을 위해서 사용한 데이터는 2009년 복지예산과 토건예산의 비율, 2012년 복.. 2014. 7. 26. 이전 1 다음 728x90
