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tall형 배열을 사용한 빅 데이터 분석

메모리에 담을 수 없는 큰 데이터 분석

Statistics and Machine Learning Toolbox™는 tall형 배열을 다루는 다양한 함수를 포함합니다. tall형 배열을 사용하면 메모리에 담을 수 없는 데이터(즉, 표본 크기가 임의로 클 수 있음)를 편리하게 다룰 수 있습니다. tall형 배열을 생성하려면 먼저 데이터를 참조하는 데이터저장소를 생성한 후 tall 함수를 사용하여 데이터저장소를 tall형 배열로 변환하십시오. MATLAB®의 tall형 배열에 대한 자세한 내용은 tall형 배열 (MATLAB) 항목을 참조하십시오. 지원되는 통계 함수 목록은 Tall Array Support, Usage Notes, and Limitations 항목을 참조하십시오.

Parallel Computing Toolbox™를 사용하는 경우 병렬 컴퓨팅을 사용하면 tall형 배열로 특정 통계 계산의 속도를 높일 수 있습니다. tall형 배열을 통한 병렬 컴퓨팅을 사용하려면 Extend Tall Arrays with Other Products (MATLAB) 항목을 참조하십시오.

함수

binScatterPlotScatter plot of bins for tall arrays

도움말 항목

Tall Array Support, Usage Notes, and Limitations

List of Statistics and Machine Learning Toolbox functions that support tall arrays.

Statistics and Machine Learning with Big Data Using Tall Arrays

This example shows how to perform statistical analysis and machine learning on out-of-memory data with MATLAB® and Statistics and Machine Learning Toolbox™.

Logistic Regression with Tall Arrays

This example shows how to use logistic regression and other techniques to perform data analysis on tall arrays.

Bayesian Optimization with Tall Arrays

Perform Bayesian optimization to select optimal parameters for training a kernel classifier on tall arrays.