ITPE * JackerLab

개요KD-Tree(K-Dimensional Tree)는 다차원(K차원) 데이터에서 효율적인 검색을 가능하게 하는 공간 분할 기반의 이진 탐색 트리입니다. 특히 2D/3D 공간 탐색, 최근접 이웃 검색(Nearest Neighbor Search), 범위 질의(Range Query) 등에 최적화되어 있어 컴퓨터 그래픽스, 머신러닝, 로보틱스 등에서 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의KD-Tree는 K차원 데이터를 표현하기 위한 **이진 분할 트리(Binary Space Partitioning Tree)**입니다. 각 노드는 하나의 축을 기준으로 데이터를 이진 분할하며, 축은 트리의 깊이에 따라 반복적으로 선택됩니다.차원 기반 트리: 트리 깊이 d에서 분할 축은 d mod k로 결정구성 원리: 중간값 기준으로..

개요데이터 임퓨테이션(Data Imputation)은 결측값(Missing Value)을 보완하여 분석의 정확성을 높이기 위한 필수 전처리 과정입니다. 머신러닝, 통계 분석, 비즈니스 인텔리전스 등 다양한 분야에서 정확한 분석과 예측 모델 구축을 위해 반드시 수행되어야 합니다. 본 포스트에서는 데이터 임퓨테이션의 개념, 종류, 적용 기법, 실제 사례 등을 전문가 수준으로 정리합니다.1. 개념 및 정의데이터 임퓨테이션은 결측된 데이터를 삭제하지 않고, 예측이나 통계적 방법 등을 통해 적절한 값으로 대체하는 기법입니다. 이 과정은 분석의 신뢰성을 확보하고, 데이터 손실을 최소화하는 데 목적이 있습니다.결측값(Missing Value): 수집되지 않았거나 손실된 데이터 포인트임퓨테이션: 결측값을 합리적 방법으..