(SM) Machine Learning - k means clustering(k-means 클러스터링)
k-means clustering이란? 머신러닝은 지도학습과 비지도학습으로 나눠지고, 우리는 이 글에서 비지도학습의 대표적인 알고리즘인 k-means clustering(k-means 클러스터링)을 알아보고자 한다. k-means clustering의 목적은 유사한 데이터 포인트끼리 그루핑하여 패턴을 찾아내는 것이다. 위 그림과 같이 label이 없는 데이터들이 존재하면, k-means clustring을 활용할 수 있다. 여기서 k라는 것은 군집의 개수를 말하고, 군집은 비슷한 특성을 가진 데이터끼리의 묶음을 뜻한다. k값 정한 후 군집 형성 예를 들어서 k-means clustering을 하기 위해 k 값을 3으로 지정했다고 하자. 그러면 좌측 사진처럼 임의로 데이터에 3개의 중심값을 지정된다. 그리..
데이터 사이언스 메뉴얼/Machine Learning
2020. 6. 2. 02:07
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