k-means (2) 썸네일형 리스트형 [ML] K-means 와 GMM(Gaussian Mixture Model) 구현하기 이번 포스팅에서는 군집화 모델 중 K-means와 GMM을 Scikit-learn을 이용해서 구현해보려 한다. K-means는 대표적인 Semi-parametric 모델이며 GMM은 Parametric 모델이라는 점에서 두 개의 모델 간에 차이점이 존재한다. 이 각 모델들에 대한 자세한 이론적인 설명이 알고 싶다면 K-means는 여기, GMM은 여기를 참고하자. 1. K-means K-means 알고리즘은 쉽고 간결하며 대용량 데이터에도 활용이 가능하다. 하지만 거리 기반 알고리즘으로 feature의 개수가 너무 많아진다면 군집화의 성능이 저하된다. 따라서 경우에 따라 PCA로 차원을 축소하여 적용하기도 한다. 또한 반복적인(iterative) 알고리즘이기 때문에 반복 횟수가 급격히 많아질 경우 학습 .. [ML] Clustering(군집화) model ※해당 게시물에 사용된 일부 자료는 순천향대학교 빅데이터공학과 정영섭 교수님의 머신러닝 전공수업 자료에 기반하였음을 알려드립니다. 이번 포스팅에서는 Unsupervised learning의 종류로서 Clustering에 대해 소개하고 Clustering model의 종류에 대해서 알아보자. 목차는 다음과 같다. 1. Clustering model 이란? 2. K-means Clustering 3. KNN(K-Nearest Neighbors) 4. Hierarchical Clustering 1. Clustering model 이란? 기본적으로 클러스터링은 비지도 학습방법이므로 label(정답)이 존재하지 않는 상태에서 학습을 한다. 하지만 클러스터링 모델들도 최후의 단계에서는 이 클러스터링 모델이 정답을 .. 이전 1 다음
