단일세포 분석: 품질관리 실습 (5)
1. 학습 목표
품질관리 지표 구축 및 데이터 품질 평가
적절한 필터 적용을 통한 저품질 세포 제거
2. 필터링 목표
고품질의 실제 세포만 포함하도록 데이터를 필터링하여 세포 클러스터링 시 다양한 세포 유형更容易 식별
부적합한 샘플 데이터를 검토하여 부적합 원인 파악
3. 과제
복잡한 소량의 세포에서 저품질 세포 구분
생물학적 관련 세포 유형을 제거하 ...
7월 21일 00:16에 게시됨
RNA-seq 데이터 분석: DESeq2를 이용한 차등 발현 분석 가이드
학습 목표
통계 모델 설계 방법 이해
DESeq2 패키지를 활용한 차등 발현 분석 절차 습득
1. 차등 발현 분석 개요
차등 발현 분석의 핵심 과정은 원시 카운트 데이터를 음이항 분포 모델에 적합화하고 통계적 검정을 통해 유의미하게 발현이 다른 유전자를 식별하는 것입니다. 이 과정을 통해 우리는 다양한 표본 그룹 간의 평균 발현 수준에 통계적으로 유의미한 차이 ...
7월 21일 00:07에 게시됨
R와 CSS를 활용한 데이터 시각화 기초 및 실습
R 언어의 핵심 기능과 웹 스타일링 통합
이 튜토리얼은 R 언어를 사용하여 데이터 분석을 수행하고, 그 결과를 CSS를 통해 시각적으로 향상된 형태로 표현하는 방법을 다룹니다. R은 통계 계산과 데이터 시각화에 특화된 오픈소스 프로그래밍 언어로, 데이터 과학자와 연구자들에게 널리 사용됩니다. 반면 CSS는 정적 또는 동적 HTML 출력에서 시각적 디자인을 제어하는 데 ...
7월 15일 00:15에 게시됨
데이터 탐색을 위한 R 기반 상관관계 분석 자동화
상관관계 분석은 두 변수 간의 관계를 이해하는 가장 기본적인 통계 기법 중 하나입니다. R에서 cor.test()를 사용한 기본적인 분석은 익숙할 것입니다.
result <- cor.test(dataset$var1, dataset$var2, method = "pearson")
result
위 코드는 두 변수 간의 피어슨 상관계수를 계산하고 결과를 출력합니다. 하지만 탐색적 데이터 분석(EDA) 단계에서는 어떤 변수들이 ...
6월 18일 17:15에 게시됨
R에서 LightGBM 구현: 고성능 머신러닝 모델 구축 절차
LightGBM 선택 배경
LightGBM은 Microsoft가 개발한 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 대규모 데이터 처리에 최적화되었습니다. 히스토그램 기반 알고리즘과 리프 중심 트리 성장 전략을 통해 기존 방법 대비 10~100배 빠른 학습 속도를 제공합니다. R 환경에서 효율적인 머신러닝 워크플로우 구현이 가능합니다.
1단계: 패키지 설치
CRAN 저장소를 통한 안정판 설치:
# L ...
6월 13일 17:31에 게시됨
LightGBM R 패키지 실전 활용: 고성능 예측 모델 구축 가이드
LightGBM 환경 구성 및 설치
CRAN에서 안정적인 버전 설치:
install.packages("lightgbm")
개발 버전 설치 방법:
devtools::install_git("https://github.com/microsoft/LightGBM", subdir = "R-package")
은행 고객 예금 가입 예측 사례
내장 데이터셋을 활용한 이진 분류 실습:
# 데이터 준비
library(lightgbm)
data(bank_data, package = "lightgbm")
target_var
6월 8일 19:27에 게시됨