kmeans (1) 썸네일형 리스트형 K-means clustering(K-평균 군집화) 원리 Unsupervise learning, 그니까 label이 없는 data set을 학습시키는 방법중에 clustering(군집화)이라는 기법이 있다. K개의 clustering point(cluster center)를 잡고 데이터 집합에서 가장 가까운(거리개념) 애들끼리 같은 class를 주는 방식이다. 그리 어렵지 않은 알고리즘이지만 성능이 좋은 편이다. 이 알고리즘도 일종의 EM알고리즘이 되는데 이에 대해서는 추후에 살펴보도록 하고, 이번 포스팅에서는 간단히 K-means clustering알고리즘을 알아보도록 하자. K-means가 무엇인가? 일단 기본적으로 몇개의 cluster로 묶을 지, 원하는 cluster의 개수를 K로 설정해준다. 그리고 갯수 K개에 대하여 거리가 가까운 놈들끼리 묶어주기만.. 이전 1 다음
