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susinlee 님의 블로그
군집
목차요약클러스터링이란?K-Means 클러스터링PCA실습1. 요약1) K-Means 란?데이터를 k개의 그룹(클러스터)으로 자동 분류하는 비지도 학습 알고리즘클러스터 중심(centroid)을 반복적으로 업데이트하여 최적의 군집을 찾음2) K-Means의 주요 과정초기 중심(centroid) 설정각 데이터 포인트를 가장 가까운 중심에 할당새롭게 할당된 데이터 기준으로 중심 재계산중심이 더 이상 변하지 않을 때까지 반복3) K 값 선택 방법엘보우 기법 (Elbow Method): WCSS(클러스터 내 거리 제곱합) 감소율이 꺾이는 지점 선택실루엣 점수 (Silhouette Score): 클러스터 내부 응집력과 외부 분리도를 평가하여 최적의 k 선택4) K-Means의 장점 & 단점장점빠르고 효율적 O(n)해석..
학습/머신러닝
2025. 1. 26. 23:10