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여기에 우리의 지저분한 데이터입니다. 매우 인상적인 것은 개별 단어가 의미가 있더라도 알고리즘이 위의 예제를 올바르게 클러스터화할 만큼 똑똑하다는 것입니다. 데이터 프레임을 통해 이 것을 실행하면 하나의 열을 제외하고 데이터가 완료된 것으로 표시됩니다. 분석을 위해 이 것을 사용하지 않기 때문에 더 이상 작업이 필요하지 않지만 다른 영역에 간격이 있는 경우 이러한 행을 제거하거나 누락 된 값을 제거하는 등 이를 처리하는 최선의 방법을 생각해야합니다. 오염된 현장을 청소하는 데 드는 총 비용은 평가할 수는 없지만, 문제의 범위를 감안할 때 비용이 엄청날 가능성이 높다고 말하는 것은 공평합니다. 이러한 비용의 놀라운 예는 EPA의 국가 우선 순위 목록에 나열된 1,000 개 이상의 유해 폐기물 사이트에서 볼 수 있습니다 – 국가의 가장 심각하게 오염 된 사이트의 레지스트리. EPA가 최근 이 사이트 중 36개에서 실시한 정리 활동의 추정치는 40억 달러 이상이 소요될 것입니다. EPA는 책임 당사자로부터 비용을 회수하려고 시도하지만, 부분 비용 복구만 역사적으로 가능했습니다. 이러한 비용의 엄청난 규모를 감안할 때, 특히 공공 지출이 정리를 지원할 때 물어봐야 할 자연스러운 질문은 정리의 이점이 비용을 능가하는 가? 이것은 매우 흥미롭고 텍스트는 여기에서 완전히 잘 보입니다.

위의 예는 3M에서 하지만 다른 반환 영역도 깨끗 합니다. 따라서 클러스터 1은 현대판 판결문에서 얻은 실제 데이터의 일부로, 데이터 품질이 좋지 않습니다. 데이터를 추가로 분석할 때 이 클러스터가 존재하는 이유를 조사하고 싶습니다: Maclaurin 시리즈는 a=0인 테일러 시리즈이므로 지금까지 사용해 온 모든 예제를 Maclaurin 시리즈라고도 할 수 있습니다. 미국 환경보호국(EPA)은 450,000개 이상의 부동산이 환경적으로 오염되어 재산의 재사용 또는 재개발이 방해받을 수 있는 정도로 오염된 것으로 추정하고 있습니다. 이른바 “브라운필드”의 대부분은 개인 소유의 상업 및 산업 용 부동산이지만, 정화 비용은 종종 공공 부문에 의해 부분적으로 또는 전적으로 부담됩니다. 이러한 결과는 공공 기금과 관련된 제안된 유해 폐기물 정화의 이점과 비용을 측정하려는 정책 입안자에게 어떤 의미가 있습니까? 좋은 소식은 우리의 작업이 오염 된 사이트에서 어떤 부정적인 영향 청소에 의해 제거 될 가능성이 제안.