Multivariate Analysis

다변량 데이터 간의 관계를 분석하는 방법이에요. 두 집합의 변수들 사이의 상관관계를 평가하여, 서로의 구조를 이해할 수 있게 해줘요. 이를 통해 데이터 간의 관련성을 시각적으로 확인할 수 있어요.

밀도가 높은 지역에서 클러스터를 형성하는 방법이에요. 데이터 포인트가 특정 밀도 기준을 초과하면 클러스터로 간주돼요. 노이즈에 강하고 다양한 형태의 클러스터를 발견할 수 있어요.

다변량 분석 기법 중 하나로, 주어진 데이터에서 여러 그룹을 분리하는 방법이에요. 각 그룹의 특성을 기반으로 새로운 데이터의 소속 그룹을 예측하는 데 사용해요. 이 분석은 주로 분류 문제에서 유용하게 활용돼요.

데이터 속 숨겨진 구조를 파악하는 기법이에요. 변수들 간의 관계를 통해 요인들을 추출해요. 주로 데이터 차원 축소와 패턴 인식에 활용돼요.

주어진 데이터에서 잠재적인 그룹을 발견하는 방법이에요. 서로 다른 확률 분포를 가진 여러 개의 가우시안 분포로 데이터를 모델링해요. 클러스터링과 밀도 추정에 유용해요.

다변량 분석에서 독립 변수들이 서로 높은 상관관계를 갖는 경우를 말해요. 이러면 회귀 분석의 결과가 왜곡될 수 있어요. 따라서 변수 선택이나 축소 기법이 필요해요.