군집 (2) 썸네일형 리스트형 [기계학습/ML]14. 비지도학습 - K-평균(K-Means) Pupbani는 샘플의 이름 즉 타깃값을 모르는 상태에서의 분류를 하는 방법을 고민하다가 방법을 찾아 냈다. 바로 K-평균 군집 알고리즘이다. 평균값을 자동으로 찾아준다. 평균값은 군집의 중심에 존재한다. 이를 "클러스터 중심(Cluster Center)" 또는 "센트로이드(Centroid)" 라고 부른다. K-평균을 사용해서 비지도학습 모델을 만들어보자. K-Means 동작 방식은 다음과 같다. 무작위로 K갱의 클러스터 중심을 정한다. 각 샘플에서 가장 가까운 클러스터 중심을 찾아 해당 클러스터의 샘플로 지정한다. 클러스터에 속한 샘플의 평균값으로 클러스터 중심을 변경한다. 클러스터 중심에 변화가 없을 때까지 2번으로 돌아가 반복한다. 이제 K-Means 모델을 직접 만들어보자. 먼저 300개의 과일 .. [기계학습/ML]13. 비지도학습 - 군집(Clustering) Pupbani가 다니는 회사인 물꼬기는 이번에 새로운 비즈니스 진출을 하기로 결정했다. 그것은 바로 농산물 판매 마켓이였다. 마케팅 팀은 개업 기념으로 새로운 이벤트를 기획하고 있는데 내용은 다음과 같다. 고객이 마켓에서 사고 싶은 과일 사진을 보내면 그 중 가장 많은 요청을 받은 과일 판매하려고 한다. 1위로 선정된 과일 사진을 보낸 고객 중 몇명을 뽑아 당첨자로 선정할 것 이다. 마케팅 팀 박팀장은 Pupbani에게 고객이 보낸 사진들을 분류하는 머신러닝을 만들어달라고 요청했다. Pupbani는 이 문제를 어떻게 해결해야 할까 고민이 깊어졌다.... Target을 모르는 비지도 학습 타겟을 모를 때 데이터들을 종류별로 분류하는 머신러닝 알고리즘이 있다. 바로 "비지도 학습(Unsupervised Le.. 이전 1 다음
