Analysis (LDA)
LDA는 패턴 인식에서 높은 성능을 보여주는 통계적 기법 중 하나이다. 같은 클래스의 데이터에 존재하는 변화 정보(Within Class)와 다른 클래스의 데이터 간의 변화 정보(Between Class)를 이용하여 각각의 데이터들이 자신의 정보를 잘 나타낼 수 있는 판별식을 만드는 방식이다. 이 방법은 각각
경제개발과 환경문제에 대한 논의에는 1980년대 중반을 넘어서면서 빈곤의 문제가 환경파괴와 오염의 중요한 원인이며 또 문제 극복에 대한 핵심적인 제약이 될 수 있다는 점에 대한 자각이 대두되었다. 빈곤의 문제를 해결하기 위해서는 경제개발이 필수적인데 경제개발은 환경파괴와 오염을 수반할
1. Introduction
1.1 Motivation and Purpose
The more our life is affluent, the more the interest in residence is increased. We have a lot of criteria to choose residence. For example, our criteria for selecting the residence are the child education, commuter time, proximity of commercial businesses and proximity of cultural and sports facilities, etc. Among all areas that meet these criteri
PCA는 변수들 축소를 위해 어떤 요인에 묶을 때 쓰이며 본래의 목적이 변수들 간의 중요도를 판단하는 것은 아니기 때문에 그레인저 인과검정을 통해 변수의 순서를 재설정하게 되었다. 각 VAR검정에서 환율 변수가 추가되면서 또한 변수들 간의 주고받는 영향에 대한 고려까지 해야 하기에 그레인저 인
Introduction
Motivation and Purpose
Trying to find common factors that can categorize 25 districts into small subgroups
Giving some information about where to live or where to move by analyzing the data.
As a way of explanation,
We set an imaginary man Sangho Kim
who wants to move to Seoul
Simulation
Sang-ho Kim’s preference to live…
1. Good natural environme