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IT/R

R언어 | Part_3 차근차근 그래픽 예제 뜯어보기 4 R Language 그래픽 예제 뜯어보기 지난 포스팅에 이어 인공지능 빅데이터 머신러닝 딥러닝 4차 산업혁명 꼬리표를 또 달고 R언어 포스팅을 시작하겠습니다. 이번에는 polygon을 사용하여 그래프를 그려 보겠습니다. polygon은 다각형, 각진 도형을 의미합니다. 폴리곤 어디서 많이 들어봤는데요 폴리곤이라 불리는 이 친구도 입체 다각형들의 집합입니다. 다각형 모양의 그래프는 점들의 연결으로 선이 생기는데 다른 두 종류의 선 사이를 칠하면 다각형의 모양이 나오게 됩니다. 이번에도 demo함수를 사용하여 진행하겠습니다. 아래는 전체 소스코드 입니다. par(bg="white") n
R언어 | Part_4 차근차근 그래픽 예제 뜯어보기 3 R Language그래픽 예제 뜯어보기 지난 포스팅에 이어 인공지능 빅데이터 머신러닝 딥러닝 4차 산업혁명 꼬리표를 또 달고 R언어 포스팅을 시작하겠습니다. 이번에는 Boxplot을 사용하여 그래프를 그려 보겠습니다. boxplot의 뜻은 "상자 수염 그림" 이라고 합니다. (?) ... 네 그렇다고 합니다. 그림은 되게 단순한데 여기에는 데이터의 5가지나 되는 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 1. 최솟값2. 제 1사분위({\displaystyle Q_{1}})3. 제 2사분위({\displaystyle Q_{2}})4. 제 3사분위({\displaystyle Q_{3}})5. 최댓값 바로 예제 진행하겠습니다. 이전 포스팅과 동일하게 demo를 사용하여 진행하겠습니다. 전체 코드입니다. par(bg="c..
R언어 | Part_3 차근차근 그래픽 예제 뜯어보기 2 R Language 그래픽 예제 뜯어보기 지난 포스팅에 이어 인공지능 빅데이터 머신러닝 딥러닝 4차 산업혁명 꼬리표를 또 달고 R언어 포스팅을 시작하겠습니다. 이번에 보실 예제는 pie( ) 함수가 주가 되어 파이차트 , 원형차트를 사용해 실습을 진행하겠습니다. 저번 포스팅과 같이 데모를 사용하여 두번째 예제를 활용하여 진행하겠습니다. 전체 코드입니다. par(bg = "gray") pie(rep(1,24), col = rainbow(24), radius = 0.9) title(main = "A Sample Color Wheel", cex.main = 1.4, font.main = 3) title(xlab = "(Use this as a test of monitor linearity)", cex.lab ..
R언어 | Part_2 차근차근 그래픽 예제 뜯어보기 1 R Language 그래픽 예제 뜯어보기 지난 포스팅에 이어 인공지능 빅데이터 머신러닝 딥러닝 4차 산업혁명 꼬리표를 달고 R언어 포스팅을 시작하겠습니다. 아무리 수백만개의 정확하고 유용한 데이터가 있다 한들 이를 우측에 보이는 것처럼 시각적으로 보기 쉽게 나타내지 않는다면 아래와 같이 보기 힘든 데이터들은 그냥 한낱 글자에 불과할 겁니다. 만약 R을 설치하지 않으셨다면, 이전 포스팅을 보시고 설치를 하시길 바랍니다. * 들어가기에 앞서 R에서는 많은 샘플 데이터들을 들고 있습니다. data(package = .packages(all.available = TRUE)) 위 코드를 실행 하시면 위와같이 뜰텐데, 여기서 aids를 사용하고 싶으시다면 require(boot)를 하셔서 위의 boot packag..
R언어 | Part_1 R 다운로드 및 맛보기 통계 및 자료분석을 위한R Language 인공지능 딥러닝 머신러닝 ... 4차 산업 혁명이라는 키워드와 같이 최근 몇년간 큰 이슈가 되고 있는 전공자가 아니더라도 한번쯤은 들어봤거나 알 것 같은 느낌의 (?) 단어들 입니다. 물론 저 기술들의 가운데엔 빅데이터가 있습니다. 이 무수한 양의 데이터들을 파악하고 분석하고 이를 토대로 의사 결정에 도움을 주는 정보를 찾아냅니다. 정보를 원하는 사람들에게 더 정확한 정보를 제공해 주기 위해 자료를 정확하게 분석하는 능력이 필요합니다. 이젠 자료를 단지 "저장"하는것에 한하지 않고 그 속에 있는 정보들의 유용한 상관관계를 파악해야합니다. 자료를 수집하고, 시각화하여 이를 토대로 탐색하여 통계, 기계학습 등의 방법을 적용해 원하는, 혹은 생각지도 못한 유용한 정보..