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Published byΑίγλη Κουβέλης Modified 5년 전
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2014년 가을학기 손시운 (ssw5175@kangwon.ac.kr) 지도 교수: 문양세 교수님
행렬과 배열 2014년 가을학기 손시운 지도 교수: 문양세 교수님
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행렬과 배열 배열(네이버 지식백과) 행렬 일정한 규칙에 따라 몇몇 요소가 나열되어 있는 데이터 집합 배열은 차원을 가짐
행의 개수와 열의 개수라는 두 가지 속성을 추가로 갖는 벡터 행렬은 ‘배열’의 특이한 형태로, 2차원 배열이 곧 행렬 행렬은 벡터이므로 숫자형이나 문자형 같은 형식을 가짐 1열 2열 3열 1행 [1,1] [1,2] [1,3] 2행 [2,1] [2,2] [2,3]
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행렬의 생성 (1/2) R에서 행렬의 내부 저장 공간은 ‘열 우선 배열column-major order’ 방식
행렬에 데이터를 저장 시, 1번 열, 2번 열 … 순으로 저장 matrix() 함수: 행렬을 만드는 함수 nrow, ncol 인수: 행과 열의 수를 지정하는 인수 4개의 벡터에 대해 2*2행렬을 생성 nrow와 ncol 인수를 모두 지정할 필요는 없음
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행렬의 생성 (2/2) 행렬의 각 원소를 지정하는 경우 행 우선 배열 방식(입력 시에만 가능): byrow 인수 사용
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일반 행렬 연산 (1/4) 선형대수 연산 행렬 간 곱, 행렬-상수 간 곱, 행렬 간 합 같은 선형 대수 연산이 가능
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일반 행렬 연산 (2/4) 행렬 인덱싱 행렬은 벡터이므로, 벡터와 유사하게 인덱싱이 가능
인덱스에 음수를 사용하여 특정 원소를 제외할 수 있음
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일반 행렬 연산 (3/4) 행렬 인덱싱 부분행렬에 값을 할당할 수 있음
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일반 행렬 연산 (4/4) 행렬 필터링
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행과 열에 함수 적용 *apply()군 함수: apply(), tapply(), lapply() 등
함수를 각 행이나 열에 적용하는 함수 apply(m, dimcode, f, flags) m은 행렬, f는 적용할 함수, flags는 f에 필요한 인수의 집합 dimcode는 차원 수(1인 경우 함수를 행에, 2인 경우 열에 적용) 위 코드는 행렬 m에서 각 열의 평균을 구할 경우
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행과 열 추가 및 제거 행렬은 행이나 열을 추가 또는 삭제할 수 없음 rbind(), cbind() 함수
행렬은 벡터이므로 고정된 길이와 차원을 가지고 있기 때문 따라서 벡터와 같이 ‘재할당’을 통해 추가/삭제한 효과를 기대해야 함 rbind(), cbind() 함수 인수의 행렬들을 묶어서 행렬로 재할당하는 함수
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벡터 및 행렬의 정확한 구분 행렬은 단순히 벡터지만 행과 열의 숫자라는 두 개의 추가적인 속성을 가짐
함수를 통해 차원 및 행과 열의 수를 확인할 수 있음
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의도하지 않은 차원 축소 (1/2) 차원 축소 행렬에서 연산할 때, 의도하지 않은 차원 축소가 발생할 수 있음
통계에서 불필요한 차원을 제거하고, 핵심 데이터로 데이터를 간소화 행렬에서 연산할 때, 의도하지 않은 차원 축소가 발생할 수 있음 행렬 m에서 일부 데이터를 추출하였으나, 결과는 행렬이 아닌 벡터
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의도하지 않은 차원 축소 (2/2) R은 이런 차원 축소를 막을 수 있도록 drop 인수를 제공
행렬을 다루는 코드에는 drop=FALSE 인수를 습관적으로 사용하는 것이 용이 벡터를 행렬처럼 다루고 싶다면, as.matrix() 함수를 사용
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행과 열에 이름 생성 행렬의 행과 열은 보통 인덱스 숫자로 통칭
특정 데이터 세터를 분석할 경우 이름을 부여하는 것이 유용하게 사용
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고차원 배열 (1/2) 2차원 구조의 배열인 행렬은 가장 빈번히 사용
경우에 따라 통계적 관점에서 고차원(3차원 이상) 배열이 요구 e.g.) 3명의 학생이 국어, 영어 시험을 두 번씩 봤을 때의 성적 데이터
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고차원 배열 (2/2) array() 함수: 배열을 생성하는 함수 dim 인수를 통해 차원을 정의
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