[ML] K-means clustering algorithms(k-평균 알고리즘)

오라클은 K-means clustering algorithms 다음과 같이 소개하고 있다. : K-means clustering은 unsupervised learning(자율 학습)의 하나로, 레이블 되지 않은 데이터를 갖고 있을 때 사용한다(예를 들어, 카테고리나 그룹이 정의되지 않은 데이터). 이 알고리즘의 목적은 데이터를 K개의 그룹으로 나누는 것이다. 이 알고리즘은 각 데이터를 데이터의 특징(features)에 따라 반복적으로 K개의 그룹 중 하나에 할당하는 것이다. 데이터는 특징의 유사성에 따라 무리지어진다(clustered). K-means clustering algorithm의 결과물은 아래와 같다: 1. 새로운 데이터를 레이블 할 수 있는 각 K개의 clusters의 중심들(centroid..
기술(Tech, IT)/머신 러닝(Machine Learning) 2023. 6. 16. 04:56
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