Inertia1 [sklearn] KMeans KMeans는 데이터를 비지도 학습 방법으로 클러스터링하기 위해 사용되는 머신러닝 알고리즘 중 하나입니다. 클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 작업을 의미합니다. 각 그룹은 "클러스터"라고 불립니다. KMeans 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 분류하며, 각 클러스터는 데이터 포인트들의 유사도를 기반으로 형성됩니다. KMeans 알고리즘의 작동 방식 선택한 클러스터 개수 K를 설정합니다: KMeans 알고리즘을 사용하려면 먼저 클러스터의 개수를 결정해야 합니다. 이는 사용자가 사전에 결정해야 하는 하이퍼파라미터입니다. 중심 초기화: 알고리즘은 초기에 각 클러스터의 중심을 임의의 데이터 포인트로 설정합니다. 할당 단계 (Assignement Step): 각 데이터 포인트는 가.. 2023. 8. 31. 이전 1 다음