클러스터링을 설명하세요
데이터 포인트는 클러스터링이라고 알려진 머신 러닝 기술의 일부로 클러스터링됩니다. 이는 통계적 데이터 분석 및 비지도 학습을 위한 잘 알려진 방법입니다. 클러스터링 기술은 데이터 포인트 집합을 여러 그룹으로 나누는 데 사용할 수 있습니다. 결과적으로 데이터 포인트는 유사한 속성을 보이는 반면 다른 그룹은 서로 다른 속성을 보입니다 AI 채팅 사이트.
데이터 과학에서의 클러스터링 알고리즘: 그 중요성
클러스터링 알고리즘의 목적은 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터에서 유용한 정보를 도출하는 것입니다. 이를 통해 데이터를 특성이나 속성에 따라 분리하고 유사성에 따라 데이터를 클러스터링할 수 있습니다.
다양한 산업에서 클러스터링 알고리즘을 여러 가지 방법으로 사용합니다. 예를 들어, 의학 분야에서 질병을 분류하거나 시장 조사의 맥락에서 소비자를 분류하는 데 사용할 수 있습니다.
K-means 클러스터링 알고리즘
이 클러스터링 알고리즘은 이해하고 활용하기 쉽기 때문에 가장 많이 사용됩니다. K-means 클러스터링 기술은 데이터 과학과 머신 러닝의 기본을 공부하는 데 필수적인 구성 요소입니다.
이 이미지에서 무엇을 알 수 있나요?
몇 개의 클래스나 그룹을 선택한 후 무작위로 중심점을 초기화합니다. 수강할 과목의 수를 결정하는 것이 얼마나 중요한지 기억하세요. 따라서 손에 있는 정보를 주의 깊게 살펴보고 독특한 특성을 정확히 파악하세요. 그림에서 X로 표시된 중심점은 각 데이터 포인트의 벡터와 길이가 같은 벡터입니다.
각 데이터 포인트와 각 그룹의 중심 사이의 간격을 측정하여 각 정보를 분류할 수 있습니다. 중심이 가장 가까운 그룹으로의 포인트 분류가 그 다음입니다.
특정 그룹의 모든 벡터의 평균을 구하고 이 정보를 토대로 그룹 중심을 다시 계산합니다.
여러 사람에게 이 과정을 반복하고, 반복 과정 사이에 그룹 센터에서 큰 변화가 있는지 주의 깊게 살펴보세요.
K-평균 방식은 계산이 많지 않기 때문에 빠릅니다.
단점
가장 어려운 측면 중 하나는 그룹을 찾아 분류하는 것일 수 있습니다.
