반응형 알고리즘 원리1 [머신러닝] K-Means Clustering 정리 이전 포스트까지는 input, output이 정해져 있고 이 둘의 관계를 잘 설명하는 model을 학습시켜왔다. 이렇게 아웃풋(target)이 정해져 있고 학습에 이걸 사용하는 것을 supervised learning(지도 학습)이라고 한다. 이런 아웃풋을 정하지 않고도 학습하는 방법이 있다. 이를 unsupervised learning(비지도학습)이라고 한다. 이 방법 중 하나인 K-Means Clustering에 대해 정리해보려고 한다. K-Means Clustering K-Means Clustering은 분류가 되어있지 않은 데이터들을 다룰 때 사용한다. 미리 정해놓은 개수의 클러스터로 주어진 데이터를 묶는 방법이다. 데이터를 반복적으로 k개의 클러스터 중 하나로 할당하는 방법의 학습이 진행된다. .. 2022. 7. 15. 이전 1 다음 반응형
