Machine Learning/Model
[ML] K-means clustering
Clustering (비지도 학습) 주어진 데이터의 집합을 유사한 데이터들의 그룹으로 나누는 것 이렇게 나누어진 유사한 데이터의 그룹을 군집 cluster라고 함 cluster 거리 K-means 장점 비교적 구현하기 간단함 레이블 된 학습 데이터가 필요하지 않음(비지도 학습의 특성) 새로운 데이터의 클러스터를 찾을 때 계산량이 적음 단점 차원이 커질수록 거리를 이용하여 clustering 하는 것은 정확도가 떨어짐 초기 중심 값에 민감한 반응을 보임 노이즈와 아웃라이어에 민감함 k를 구하기 어려움 비지도 학습 clustering은 비지도 학습의 일종 종속 변수 y 가 존재하지 않고, 독립 변수 x간의 관계에 대해 모델링 하는 것 군집 분석 : 유사한 데이터 끼리 그룹화 시키는 것 PCA : 독립 벽수들..
