오늘은 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)을 간략히 생각해 보겠습니다. LDA는 통계, 패턴 인식, 기계 학습에서 객체 간의 차이점을 찾는 데 사용되는 방법입니다. 예측 변수 세트가 있고 응답 변수를 여러 클래스 중 하나로 분류하려고 할 때 자주 사용됩니다. 이제 LDA는 어떻게 작동할까요? 데이터에 대해 두 가지 가정을 합니다. 1. 각 예측 변수의 값은 정규 분포를 따릅니다. 즉, 특정 예측 변수에 대한 값의 분포를 시각화하기 위해 히스토그램을 만든 경우 대략 "종 모양"을 갖게 됩니다. 2. 각 예측 변수는 동일한 분산을 갖습니다. 이는 실제 데이터에서는 거의 발생하지 않으므로 일반적으로 LDA 모델을 실제로 피팅하기 전에 동일한 평균과 분산을 갖도록 각 ..

# MicrobiomeAnalyst - 마이크로바이옴 데이터의 포괄적인 통계, 기능 및 통합 분석 MicrobiomeAnalyst는 지속적인 방법 및 데이터베이스의 업데이트를 기반으로 하는 미생물 연구의 공통 데이터 세트에 대한 포괄적인 통계, 시각화, 기능 해석 및 통합 분석을 가능하게 하기 위해 개발된 사용자 친화적인 웹 기반 플랫폼이다. 현재 MicrobiomeAnalyst(2.0)는 마커 유전자 데이터에 대한 초기 시퀀스 처리, 통계 분석, 기능 예측 및 메타 분석, 샷건 데이터 프로파일링을 위한 다중 접근 방식, 분류군 집합 농축 분석, 미생물 및 대사체학 데이터의 통합 분석을 지원한다. Marker Data Profiling, Shotgun Data Profiling, Taxon Set Ana..