반응형 K평균클러스터링1 비지도학습(Unsupervised Learning)(2) - K-평균 클러스터링(K Means Clustering) 클러스터 평균(Cluster Mean) : 한 클러스터 안에 속한 레코드들의 평균 Vector변수 K개의 클러스터로 나누고 이때 할당된 클러스터 평균과 포함된 Data들의 거리 제곱합이 최소가 되도록 한다.(클러스터 내 제곱합 또는 클러스터 내의 Sum of Squares) K 평균은 각 클러스터 크기가 동일하다는 보장을 하지 않지만 클러스터끼리 최대한 멀리 떨어지도록 한다. (Python) collections.Counter(kmeans.labels_) : 클러스터별 데이터의 수 계산 PCA와의 차이점 : 클러스터 평균에서는 +/- 부호의 의미가 중요하다 PCA : 변동성의 주요 방향 찾기 클러스터 평균 : 서로 가까운 위치에 있는 레코드들의 그룹 찾기 장단점 장점 – 다방면에 활용가능, 빠른 통합, .. 2023. 8. 16. 이전 1 다음 728x90 반응형
