정보
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업무명 : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 재귀
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작성자 : 박진만
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작성일 : 2020-03-27
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설 명 :
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수정이력 :
내용
[개요]
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R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다.
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통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
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또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
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특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
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또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
[특징]
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데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어
[기능]
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데이터형 소개
[활용 자료]
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없음
[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]
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없음
[사용법]
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소스 코드 예시 참조
[사용 OS]
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Windows 10
[사용 언어]
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R v3.6.2
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R Studio v1.2.5033
소스 코드
[재귀]
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피보나치 수열 a(n) = a(n-1) + a(n-2) 처럼 a에 an 을 구하기 위해 이전 계산 결과 (an-1) 등을 이용하는 것을 재귀라고 한다.
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R에서는 Recall함수를 이용하여 재귀 처리를한다.
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아래의 코드는 피보나치 수열을 구하는 예시이다.
getFibonacci <- function(n) {
if (n == 1) {
M <- 1
} else if (n == 2) {
M <- 2
} else {
M = Recall(n-1) + Recall(n-2)
}
return(M)
}
getFibonacci(10)
## [1] 89
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아래의 예시는 n! (n 펙토리얼)을 요구하는 경우이다.
getFactorial <- function(n) {
if (n <= 1) {
M <- 1
} else {
M <- n * Recall(n-1)
}
return(M)
}
getFactorial(10)
## [1] 3628800
# R의 기존 함수를 이용하여 펙토리얼을 계산하는 방법
prod(1:10)
## [1] 3628800
[재귀의 응용 예시]
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재귀를 사용하는 예시가 그렇게 흔하지는 않지만, R 패키지를 만들 때 subset함수를 다시 정의에 사용되는 경우가있다.
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예를 들어, 행렬에서 특정 행의 데이터를 꺼낼 경우, 행 번호를 지정하거나 행의 이름을 지정하는 경우이다.
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이 두 가지 기능을 가진 같은 함수를 작성하고 싶은 경우에 재귀를 사용할 수 있다.
subset.class <- function(x, subset, ...) {
if (!is.logical(subset)) {
if (is.numeric(subset)) {
new_subset <- rep(F, length = nrow(x))
new_subset[subset] <- TRUE
Recall(x, new_subset)
}
if (is.character(subset)) {
new_subset <- rep(F, length = nrow(x))
names(new_subset) <- rownames(x)
new_subset[subset] <- TRUE
Recall(x, new_subset)
}
} else {
return(x[subset, ])
}
}
[다음글]
https://shlee1990.tistory.com/642
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참고 문헌
[논문]
- 없음
[보고서]
- 없음
[URL]
- 없음
문의사항
[기상학/프로그래밍 언어]
- sangho.lee.1990@gmail.com
[해양학/천문학/빅데이터]
- saimang0804@gmail.com
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