2021. 1. 21. ¡¤ ÁÖ¿ä Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¾Ë°í¸®Áò 4°¡Áö ½±°Ô ÀÌÇØÇϱ⠡¤ 1. K-Means Clustering ¾Ë°í¸®Áò (KÆò±Õ ¾Ë°í¸®Áò) ¡¤ 2. K-Medians Clustering ¾Ë°í¸®Áò (KÁß¾Ó°ª ...
2022. 4. 7. ¡¤ Ŭ·¯½º·¯¸µ(±ºÁýÈ) ¶õ ? ¡¤ X ¿¡ ´ëÇÑ ·¹À̺íÀÌ ÁöÁ¤ µÇ¾îÀÖÁö ¾ÊÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ±×·ìÇÎÇÏ´Â ºÐ¼® ¾Ë°í¸®Áò ¡¤ µ¥ÀÌÅ͵éÀÇ Æ¯¼ºÀ» °í·ÁÇØ µ¥ÀÌÅÍ Áý´Ü( ...
2020. 5. 14. ¡¤ Ŭ·¯½ºÅ͸µÀº µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÀÎÆ®ÀÇ ±×·ìÈ¿Í °ü·ÃµÈ ¸Ó½Å·¯´× ±â¼úÀÔ´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÀÎÆ® ÁýÇÕÀÌ ÁÖ¾îÁö¸é Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» »ç¿ëÇÏ¿© °¢ µ¥ÀÌÅÍ ...
2024. 3. 10. ¡¤ Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¾Ë°í¸®ÁòÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ±×·ìÈÇÏ¿© º¹ÀâÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ®ÀÇ ±¸Á¶¸¦ ÀÌÇØÇÏ´Â µ¥ µµ¿òÀ» ÁÝ´Ï´Ù. º» ±Û¿¡¼´Â Ŭ·¯½ºÅ͸µÀÇ °³³ä, ...
2021. 3. 3. ¡¤ ±ºÁýÈ(Clustering)´Â ºñÁöµµÇнÀÀÇ ÇÑ ¿¹½Ã·Î, ¾î¶°ÇÑ label ¾øÀÌ µ¥ÀÌÅÍ ³»¿¡¼ °Å¸®°¡ °¡±î¿î °Íµé³¢¸® °¢ ±ºÁýµé·Î ºÐ·ùÇÏ´Â °ÍÀÌ´Ù (ºÐ·ù¶ó°í ...
2023. 7. 19. ¡¤ ClusteringÀº ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÇÙ½É ±â¹ý Áß Çϳª·Î, ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ ³Î¸® »ç¿ëµÇ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. º¹ÀâÇÑ dataÀǸ¦ ÀÌÇØÇÏ°í, ¼û°ÜÁø ÆÐÅÏÀ» ¹ß°ßÇÏ´Â µ¥ µµ¿òÀÌ ...
2023. 2. 12. ¡¤ Ŭ·¯½ºÅ͸µ(Clustering)À̶õ »ùÇà ³»ÀÇ ´ë»óµéÀ» ÀÏÁ¤ÇÏ°Ô ºÐ·ùÇÏ´Â ºñÁöµµÇнÀ °úÁ¦¸¦ ¸»ÇÑ´Ù. °¡·É ¾Æ·¡¿Í °°Àº 2Â÷¿ø º¯¼ö °ø°£¿¡ »ùÇõéÀÌ ºÐÆ÷ ...
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2022. 2. 26. ¡¤ Centroid : Á߽ɿ¬°á¹ýÀ¸·Î, µÎ ±ºÁý°£ÀÇ °Å¸®°¡ µÎ ±ºÁýÀÇ Á߽ɰ£ °Å¸®·Î Á¤Àǵ˴ϴÙ. ¿©±â¼, s,t ´Â °¢ ±ºÁýÀÇ Áß½ÉÁ¡À» ³ªÅ¸³À´Ï´Ù.
2024. 7. 22. ¡¤ Many clustering algorithms compute the similarity between all pairs of examples, which means their runtime increases as the square of the number of examples.