TDA 포트폴리오 구성 리뷰: 케플러 매퍼와 UMAP, DBSCAN으로 상관 클러스터 나누기
위상수학 기반 클러스터링으로 S&P 500 상위 200종목을 묶어 분산투자하는 전략을 한 스터디에서 코드까지 직접 검증했습니다. 파이프라인 구조와 백테스트 결과, 원저자 코드의 허점까지 정리했습니다.
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AI TOPIC
UMAP 최신 뉴스와 핵심 해설
UMAP 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
UMAP 원리 정리: 차원 축소, t-SNE와의 차이, 위상수학적 배경
차원 축소 기법 UMAP을 위상 데이터 분석부터 그래프 최적화까지 단계별로 풀어낸다. t-SNE와 무엇이 같고 다른지, 하이퍼파라미터는 무엇인지 정리했다.
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UMAP 차원 축소 쉽게 이해하기: 고차원 데이터를 그래프로 보는 핵심 원리와 t-SNE 차이
UMAP은 그래프로 그릴 수 없는 고차원 데이터를 2차원 등 저차원으로 줄여 군집과 이상치를 눈으로 보게 해주는 차원 축소 기법이다. 유사도 점수 계산과 점 이동 과정부터 t-SNE와의 차이까지 작동 원리를 쉽게 정리했다.
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