R:행렬: 두 판 사이의 차이
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== 개요 == | ==개요== | ||
데이터프레임에선 행렬연산을 직접 적용할 수가 없다. 때문에 수학적 연산을 위해선 객체를 행렬로 바꿀 필요가 있다. | 데이터프레임에선 행렬연산을 직접 적용할 수가 없다. 때문에 수학적 연산을 위해선 객체를 행렬로 바꿀 필요가 있다. | ||
== 바꾸기 == | ==바꾸기== | ||
=== 수치형 데이터만 추출 === | ===수치형 데이터만 추출=== | ||
행렬은 한 종류의 데이터만 담는다. 그리고 그건 일반적으로 수치형이다. | 행렬은 한 종류의 데이터만 담는다. 그리고 그건 일반적으로 수치형이다. | ||
데이터(sapply(데이터, is.numeric)) | 데이터(sapply(데이터, is.numeric)) | ||
=== 행렬객체로 전환 === | ===행렬객체로 전환=== | ||
data.matrix(데이터) #as.matrix()와 다른 점은, 데이터를 수치형으로 변화시킨다는 것. | data.matrix(데이터) #as.matrix()와 다른 점은, 데이터를 수치형으로 변화시킨다는 것. | ||
== 행렬조작 == | |||
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|전치행렬 만들기 | |||
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|nXn 단위행렬 만들기 | |||
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|데이터프레임에서의 rbind, cbind로 가능하다. | |||
서로 다른 형태의 데이터를 묶으면 상위자료형에 포섭된다. | |||
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|역행렬 | |||
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|행렬식 계산결과 | |||
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== apply함수 == | |||
전체적인 통계를 볼 수 있게 도와준다. | |||
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2020년 8월 26일 (수) 13:46 기준 최신판
R언어 공부를 위한 틀 틀:R
개요[편집 | 원본 편집]
데이터프레임에선 행렬연산을 직접 적용할 수가 없다. 때문에 수학적 연산을 위해선 객체를 행렬로 바꿀 필요가 있다.
바꾸기[편집 | 원본 편집]
수치형 데이터만 추출[편집 | 원본 편집]
행렬은 한 종류의 데이터만 담는다. 그리고 그건 일반적으로 수치형이다.
데이터(sapply(데이터, is.numeric))
행렬객체로 전환[편집 | 원본 편집]
data.matrix(데이터) #as.matrix()와 다른 점은, 데이터를 수치형으로 변화시킨다는 것.
행렬조작[편집 | 원본 편집]
의도 | 방법 | ||
---|---|---|---|
전치행렬 만들기 | t(행렬) | ||
nXn 단위행렬 만들기 | diag(n) | ||
결합 | 데이터프레임에서의 rbind, cbind로 가능하다.
서로 다른 형태의 데이터를 묶으면 상위자료형에 포섭된다. |
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역행렬 | solve(행렬) | ||
고유값과 고유벡터 분해 | eigen(행렬)
$values는 고유값의 제곱근, $vectors는 고유벡터. |
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행렬식 계산결과 | det(행렬) |
apply함수[편집 | 원본 편집]
전체적인 통계를 볼 수 있게 도와준다.
의도 | 방법 | |
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행별 합계 | apply(데이터, 1, sum) | =rowSum(데이터) |
행별 평균 | apply(데이터, 1, mean) | =rowMean(데이터) |
열별 합계 | apply(데이터, 2, sum) | =colSum(데이터) |
열별 평균 | apply(데이터, 2, mean) | =colMean(데이터) |