개발새발

K-Means Clustering은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 대표적인 기법으로, 데이터를 군집화하여 비슷한 특성을 가진 데이터를 묶는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 특히 고객 데이터를 분석하거나 특정 패턴을 찾을 때 유용하며, 실습 과정을 통해 데이터 군집화를 직접 수행해볼 수 있습니다.K-Means Clustering의 원리초기 중심점 설정: K값(클러스터 개수)을 설정하고, 초기 중심점을 랜덤으로 선택합니다.클러스터 할당: 각 데이터 포인트에 대해 가장 가까운 중심점에 해당하는 클러스터로 할당합니다. 거리는 일반적으로 유클리드 거리(Euclidean Distance)로 계산됩니다.중심점 업데이트: 각 클러스터에 속한 데이터의 평균을 계산하여 새로운 중심점을 설정합니다.반..

2025.02.01 - [🐍 Python] - K-Means Clustering 실습 및 이론 정리 K-Means Clustering 실습 및 이론 정리K-Means Clustering은 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 대표적인 기법으로, 데이터를 군집화하여 비슷한 특성을 가진 데이터를 묶는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 특히 고객 데이터를 분석하거나 특boohoday.com안녕하세요, 여러분. 오늘은 인공지능에서 중요한 개념 중 하나인 Unsupervised Learning(비지도 학습)에 대해 알아보겠습니다.1. 비지도 학습이란?먼저, 우리가 흔히 접하는 인공지능 모델은 크게 두 가지로 나뉩니다. 하나는 정답이 있는 데이터를 가지고 학습하는 Supervised Learning..