kmeans1 [머신러닝] K-means 알고리즘을 배우기 1. Intro 대부분의 머신러닝 알고리즘은 라벨이 있는 데이터를 예측하는데 유용합니다. 이를 Supervised learning (지도 학습)이라고 합니다. 하지만 라벨이 없는 데이터 세트를 처리해야할 때가 많습니다. 이러한 문제는 Unsupervised learning비지도 학습 기법으로 해결할 수 있습니다. K-means 알고리즘은 데이터 세트를 K개의 클러스터로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 유사한 방법으로는 KNN방법이 있습니다. 해당 방법은 추후에 설명하도록 하겠습니다. 2. K-means 알고리즘의 역활 K-means 알고리즘은 데이터를 주어진 클러스터 수로 분할합니다. 각 클러스터 내의 데이터 포인트는 유사하고, 다른 클러스터의 포인트와는 차이가 큽니다. 유사성은 주로 유클리드 거.. 2024. 5. 27. 이전 1 다음