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Broccoli's House
#3-(5) 군집 알고리즘 : k-평균 군집(k-means)
※ 이 글의 내용은 O'REILLY의 책을 기반으로 한다. 군집 알고리즘 : k-평균 군집(k-means) 군집 - 군집(Clustering) : 군집은 데이터를 비슷한 것끼리 묶어 클러스터(Cluster)라는 그룹으로 나누는 작업이다. 군집 알고리즘의 목표는 한 클러스터 안의 데이터 포인트끼리는 매우 비슷하고, 다른 클러스터의 데이터 포인트와는 구분되도록 데이터를 나누는 것이다. 데이터 포인트들 간의 유사성(Similarity)을 비교하여 데이터를 나눈다. 분류 알고리즘과 비슷하게 군집 알고리즘은 각 데이터 포인트가 어느 클러스터에 속하는지 예측한다. - 유사성(Similarity) : 유사성의 실제 의미는 철학적인 문제이고, 직관적으로 아는 것이라 정의하기 힘들다. 데이터 포인트 사이의 유사성을 측정..
공부/머신러닝
2018. 2. 4. 16:09