시작하기무료로 시작하기

특성 표준화하기

kNN 거리 계산에 사용하는 입력 특성은 scale() 함수로 표준화하는 것이 중요합니다. 표준화를 통해 평균이나 분산이 큰 특성이 kNN 거리 점수에 과도하게 영향을 미치지 않도록 할 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 시작하는 이상치 탐지 입문

강의 보기

연습 안내

  • summary() 함수를 wine 데이터에 적용해 pH와 alcohol의 평균, 최솟값, 최댓값을 계산하세요.
  • scale() 함수를 사용해 wine의 표준화된 버전인 wine_scaled를 만드세요.
  • summary() 함수를 wine_scaled에 적용해 평균과 범위가 어떻게 변했는지 확인하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Without standardization, features have different scales
summary(wine)

# Standardize the wine columns
wine_scaled <- ___

# Standardized features have similar means and quartiles
___(___)
코드 편집 및 실행