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  • 상관 분석이란 두 변수가 얼마나 밀접하게 관련되어 있는지 알아보는 통계적 평가 방법 →상관계수가 매우 높을 때, 해당 독립변수가 종속변수에 대해 유의미하다고 판단함
  • Pearson Correlation →공분산을 활용하여 이를 표준화한 상관계수 image
  • Spearman Correlation →값의 Scale은 무시하고, X와 Y의 순위 좌표로 전환하여 계산 (이상치에 대한 영향 감소) image

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참고

25.One-class SVM Code

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[목적] Support Vector Machine 실습 One-Class Support Vector Machine 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용

24.Robust Random Cut Forest Code

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[목적] Robust Random Cut Forest Code 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용 각 Data마다 Score를 계산하여 Abnormal을 산출 할 수 있음

23.Isolation Forest Code

3 분 소요

[목적] Isolation Forest Code 실습 Multivariate variable (다변량)일 때 사용 각 Data마다 Score를 계산하여 Abnormal을 산출 할 수 있음