바이너리 카운팅을 이용한 부분집합 구현과 재귀함수를 이용한 조합 구현하기
1. 부분집합 생성하기 비트 연산 1
1. 비지도학습을 이용한 이상치 탐지(anomaly detection) 1-1) mahalanobis 거리를 이용한 outlier 탐지 1-2) k-means를 이용한 군집화 1-3) DBSCAN 1-4) isolation forest 2. isolation forest isolation을 이용하여 이상치를 탐지하는 알고리즘이다. isolation은 데이터의 나머지보다 특정 데이터 포인트가 얼마나 멀리 떨어져있는지를 나타내는 것이다. 기본적으로 이상치는 다른 정상데이터보다 분리시키기 쉽다는 성질을 이용한다 decision tree의 재귀 이진 분할을 활용하여 랜덤하게 변수를 선택하고, 이를 이용해 모든 데이터를 재귀 이진분할 시킨다. 이상치가 분할하기 쉬우므로 상대적으로 root node에 가까운 곳에 ..
1. 기본 스택 구현 방문배열 visited 초기화 첫 시작정점 v를 방문 처리 그 후 탐색 반복문 수행 v에 인접한 정점 w중에서 아직 방문하지 않은 w를 찾으면, 이미 방문한 v를 스택에 넣고 v를 w로 교체한 후에, w를 방문처리하고 바로 break 그 후 다시 w에 인접한 정점중에서 방문하지 않은 정점을 찾으면, w를 스택에 넣고 새로운 정점으로 교체한 뒤에 방문처리하고 반복 수행 더 이상 방문할 곳이 존재하지 않는다면 스택이 비어있는지 검사한다 스택이 비어있다면, 전체 탐색을 종료 스택이 비어있지 않다면, 하나씩 pop하여 다시 인접한 정점중에서 방문하지 않은 정점이 존재하는지 탐색 수행 visited = [0] * n def dfs(v,visited): visited[v] = 1 stack =..
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