준비하는 대학생

K-means 알고리즘 K-means 알고리즘은 가장 간단하면서도 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 방법으로 동작합니다. K-means 알고리즘의 동작 과정은 다음과 같습니다. K개의 클러스터 중심점(centroid)을 임의로 선택합니다. 각 데이터 포인트들을 가장 가까운 클러스터 중심점에 할당합니다. 할당된 데이터 포인트들의 평균값을 계산하여 새로운 클러스터 중심점을 업데이트합니다. 2-3단계를 반복합니다. 클러스터 할당이 변하지 않거나, 미리 정한 반복 횟수에 도달하면 알고리즘이 종료됩니다. K-means 알고리즘의 단점 중 하나는, 초기 클러스터 중심점의 위치가 무작위로 결정되기 때문에, 다른 결과를 도출할 수 있다는 것입니다. 따라서..

1. K-means 클러스터링이란? K-means 클러스터링은 군집분석의 한 방법으로, 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기법입니다. K-means 클러스터링은 각 데이터 포인트와 그룹의 중심 간의 거리를 측정하여 가장 가까운 그룹에 할당하는 방식으로 동작합니다. 이를 반복하여 그룹의 중심을 업데이트하고, 그룹 간의 거리를 줄여나가며 클러스터를 형성합니다. K-means 클러스터링은 비계층적인 방식으로 동작하며, 클러스터의 개수를 미리 지정해주어야 합니다. 클러스터의 개수는 사용자가 정해주어야 하며, 적절한 클러스터 개수를 선택하는 것이 중요합니다. 2. K-means 클러스터링 예시 K-means 클러스터링 예시를 보겠습니다. 먼저, 필요한 라이브러리들을 import합니다. import nu..

1. 군집분석이란? 군집분석은 데이터를 비슷한 특징을 가진 그룹으로 나누는 기법으로, 데이터 분석 및 기계학습 분야에서 많이 활용됩니다. 군집분석을 통해 비슷한 특성을 가진 데이터끼리 그룹으로 묶어서 특성을 파악하고, 그룹 간의 차이점을 분석하여 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다. 2. 계층적 클러스터링이란? 계층적 클러스터링은 군집분석의 한 방법으로, 데이터를 계층적으로 묶어가며 클러스터를 형성하는 방법입니다. 데이터 포인트들을 가장 가까운 클러스터로 묶어나가며, 클러스터 간의 거리를 계산하여 계층적으로 클러스터를 형성합니다. 이렇게 계층적으로 클러스터를 형성하면, 데이터의 유사도를 시각화하기 쉽고, 데이터를 보다 잘 이해할 수 있게 됩니다. 계층적 클러스터링은 두 가지 방법으로 나눌 수 있습니다. ..