클러스터링

AI/MachineLearning

클러스터링(Clustering)

클러스터링(Clustering)이란? 각 개체의 그룹 정보(정답)없이 유사한 특성을 가진 개체끼리 군집화하는 것 Hard Clustering: 특정 개체가 집단에 포함되는지 여부, 클러스터에 속한다(1), 속하지 않는다(0)으로 표현 K-means Clustering 알고리즘이 이에 해당 Soft Clustering: 특정 개체가 집단에 얼마나 포함되는지 정도, 클러스에 속하는 정도로 표현 Gasussian Mixture Model 알고리즘이 이에 해당 클러스터링 목표 (1) 군집 간 유사성 최소화: 다른 군집 간 데이터 간에는 서로 비슷하지 않게 (2) 군집 내 유사성 최대화: 동일 군집 내 데이터 간에는 서로 비슷하게 최적의 군집 개수 K 구하기 다양한 K값을 시도해보고, 비용 함수 그래프가 꺾이는 ..

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지도 학습 vs 비지도 학습

지도 학습(Supervised Learning) : 얻고자 하는 답(Y)으로 구성된 데이터를 학습 회귀: 데이터를 잘 설명하는 선을 찾아 미래 결과값을 예측 분류: 주어진 데이터가 어떤 클래스에 속할지 여부 예측 비지도 학습(Unsupervised Learning) : 정답이 주어지지 않는 데이터 내에서 숨겨진 구조를 파악하는 비지도 학습 클러스터링: 각 개체의 그룹 정보(정답) 없이 유사한 특성을 가진 개체끼리 군집화하는 것 차원 축소: 고차원 데이터의 차원을 축소하여 데이터를 더욱 잘 설명할 수 있도록 함 출처: 앨리스 교육

향식이
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