계량적 MDS(Metric MDS)

개념

  • 데이터가 구간척도이거나 비율척도인 경우에 활용


[cmdscale]

> library(MASS)
> eurodist
                Athens Barcelona Brussels Calais Cherbourg Cologne Copenhagen Geneva Gibraltar
Barcelona         3313                                                                        
Brussels          2963      1318                                                              
Calais            3175      1326      204                                                     
Cherbourg         3339      1294      583    460                                              
Cologne           2762      1498      206    409       785                                    
Copenhagen        3276      2218      966   1136      1545     760                            
Geneva            2610       803      677    747       853    1662       1418                 
Gibraltar         4485      1172     2256   2224      2047    2436       3196   1975          
Hamburg           2977      2018      597    714      1115     460        460   1118      2897
Hook of Holland   3030      1490      172    330       731     269        269    895      2428
Lisbon            4532      1305     2084   2052      1827    2290       2971   1936       676
Lyons             2753       645      690    739       789     714       1458    158      1817
Madrid            3949       636     1558   1550      1347    1764       2498   1439       698
Marseilles        2865       521     1011   1059      1101    1035       1778    425      1693
Milan             2282      1014      925   1077      1209     911       1537    328      2185
Munich            2179      1365      747    977      1160     583       1104    591      2565
Paris             3000      1033      285    280       340     465       1176    513      1971
Rome               817      1460     1511   1662      1794    1497       2050    995      2631
Stockholm         3927      2868     1616   1786      2196    1403        650   2068      3886
Vienna            1991      1802     1175   1381      1588     937       1455   1019      2974
                Hamburg Hook of Holland Lisbon Lyons Madrid Marseilles Milan Munich Paris Rome
Barcelona                                                                                     
Brussels                                                                                      
Calais                                                                                        
Cherbourg                                                                                     
Cologne                                                                                       
Copenhagen                                                                                    
Geneva                                                                                        
Gibraltar                                                                                     
Hamburg                                                                                       
Hook of Holland     550                                                                       
Lisbon             2671            2280                                                       
Lyons              1159             863   1178                                                
Madrid             2198            1730    668  1281                                          
Marseilles         1479            1183   1762   320   1157                                   
Milan              1238            1098   2250   328   1724        618                        
Munich              805             851   2507   724   2010       1109   331                  
Paris               877             457   1799   471   1273        792   856    821           
Rome               1751            1683   2700  1048   2097       1011   586    946  1476     
Stockholm           949            1500   3231  2108   3188       2428  2187   1754  1827 2707
Vienna             1155            1205   2937  1157   2409       1363   898    428  1249 1209
                Stockholm
Barcelona                
Brussels                 
Calais                   
Cherbourg                
Cologne                  
Copenhagen               
Geneva                   
Gibraltar                
Hamburg                  
Hook of Holland          
Lisbon                   
Lyons                    
Madrid                   
Marseilles               
Milan                    
Munich                   
Paris                    
Rome                     
Stockholm                
Vienna               2105
 
> data <- cmdscale(eurodist) > data [,1] [,2] Athens 2290.274680 1798.80293 Barcelona -825.382790 546.81148 Brussels 59.183341 -367.08135 Calais -82.845973 -429.91466 Cherbourg -352.499435 -290.90843 Cologne 293.689633 -405.31194 Copenhagen 681.931545 -1108.64478 Geneva -9.423364 240.40600 Gibraltar -2048.449113 642.45854 Hamburg 561.108970 -773.36929 Hook of Holland 164.921799 -549.36704 Lisbon -1935.040811 49.12514 Lyons -226.423236 187.08779 Madrid -1423.353697 305.87513 Marseilles -299.498710 388.80726 Milan 260.878046 416.67381 Munich 587.675679 81.18224 Paris -156.836257 -211.13911 Rome 709.413282 1109.36665 Stockholm 839.445911 -1836.79055 Vienna 911.230500 205.93020
 
> x <- data[,1] > y <- data[,2] > plot(x,y,type="n", asp=1, main="Metric MDS") > text(x,y,rownames(data), cex=0.7) > abline(v=0, h=0, lty=2, lwd=0.5)
 
 
 
 



이 블로그의 인기 게시물

USArrests(1973년 미국 50개주 십만명당 강력범죄수)

# 4개 변수간 산점도 > library(datasets) > data("USArrests") > pairs(USArrests, panel=panel.smooth, main="USArrests data")     # 주성분 분석실시 > US.prin <- princomp(USArrests, cor=TRUE)     # 주성분 분석결과 요약 > summary(US.prin) Importance of components: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Standard deviation 1.5748783 0.9948694 0.5971291 0.41644938 Proportion of Variance 0.6200604 0.2474413 0.0891408 0.04335752 Cumulative Proportion 0.6200604 0.8675017 0.9566425 1.00000000     # Murder, Assault, UrbanPop, Rape 4개 변수의 주성분 Comp.1~Comp.4에 대한 기여도 > loadings(US.prin) Loadings: Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 Murder -0.536 0.418 -0.341 0.649 Assault -0.583 0.188 -0.268 -0.743 UrbanPop -0.278 -0.873 -0.378 0.134 Rape -0.543 -0.167 0.818 Comp.1 Comp.2 Comp.3 Comp.4 SS loadings 1.00 1.00 1.00 1.00 Proportion Var 0.25 0.25 0.25 0.25 Cumulative ...
자세한 내용 보기

군집분석(Cluster Analysis)

개념 여러 개체들을 대상으로 몇 개의 특성변수들을 측정한 후 이 변수들을 이용하여 개체들 사이의 유사성(similarity), 비유사성(dissimilarity)의 정도를 측정하여 개체들을 가까운 순서대로 군집화하는 통계분석방법 사전에 알려진 군집에 대한 정보가 없다고 가정(군집의 개수나 구조에 대한 가정 없이 데이터로부터 거리를 기준으로 군집화 유도) 특징 비지도학습(unsupervised learning)에 해당 : 목표변수(종속변수)의 정의가 없이 학습 가능 데이터를 분석의 목적에 따라 적절한 군집으로 분석자가 정의 가능 판별분석과 차이 : 판별분석은 사전에 집단이 나누어져 있어야 하지만, 군집분석은 집단이 없는 상태에서 집단을 구분 분류 계층적방법(hierarchical method) 사전에 군집수 K를 정하지 않고 단계적으로 서로 다른 군집결과를 제공하는 방식 종류 : 집괴법(agglomerative method), 분리법(divisive method) 비계층적방법(non-hierarchical method) 사전에 군집수 K를 정한 후 각 객체를 K개 중의 하나 군집에 배정하는 방식 각 군집의 대표값 또는 대표객체 고려 필요 계층적방법 종류 집괴법(agglomerative method) 각 객체를 하나의 군집으로 간주함을 시작으로 유사한 객체들을 묶어 군집으로 만들고 다시 유사한 군집들을 묶어 새로운 군집을 만들어가는 과정을 전체의 객체가 하나의 군집이 되기까지 반복한 후, 어떤 규칙에 의해 최종적인 군집결과를 제공하는 방식 분리법(divisive method) 전체 객체를 하나의 군집으로 간주함을 시작으로 유사성이 떨어지는 객체들을 분리시켜 다른 군집으로 만들어가는 과정을 각 객체가 하나의 군집이 될 때까지 반복한 후, 어떤 규칙에 의하여 최종적인 군집결과를 제공하는 것 집괴법의 역순   거리측정 연속형 데이터 : 유클리드 거리, 표준화 거리, 마할...
자세한 내용 보기

SRTP(Secure Real-Time Transport Protocol)

이미지
개념 SRTP는 실시간으로 전송되는 멀티미디어 데이터를 암호화하여 송수신하는 프로토콜 RTP 패킷의 암호화, 메시지 인증, 재전송 공격 방어 등의 정보 보호 서비스 제공 특징 1) 보안측면 Payload 암호화 RTP/RTCP Packet의 무결성 보장 및 Replay packet 보호 2) 기능측면 새로운 암호 변환 체계 제공 낮은 bandwidth 비용 3) 변환측면 낮은 처리비용, 적은 공간 차지(code size, data info, replay list) Transport, Network, Physical Layer에 대한 독립적 RTP 패킷 손실, 재전송에 대한 강한 내성 구조 크기(header/payload) : 12+2 / 170byte payload 암호화 : AES, ARIA, etc 추가 Header : RTP Header + Authentication Tag, Master Key Identifier cryptographic transform
자세한 내용 보기