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[기계학습] K-means Clustering 에 대하여
이번 포스팅에서는 기계학습 이론에서 자주 나오는 K-means Clustering에 대해 알아보자. 기계학습은 지도학습과 비지도 학습, 크게 두가지로 나뉜다. 지도 학습은 선생님이 문제를 내고 그 다음 바로 정답까지 같이 알려주는 방식의 학습 방법이고, 비지도 학습은 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징끼리 군집화 하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측하는 것이다. 이번에 소개하는 K-means clustering, K-means 군집화는 비지도학습 방법 중 하나이다. 쉽게 말해 정답 라벨이 없는 데이터를 비슷한 특징을 갖는 K개의 군집으로 군집화 하는 알고리즘이다. K-means 군집화의 알고리즘은 다음과 같다.K개의 군집의 중심점(centroid)을 임의로 선택한다.각 데이터 포인트들을 가장 가까운..
기계학습/기계학습 이론
2023. 11. 17. 02:20