목록Clustering (1)

ice rabbit programming

[AI] 군집(Clustering) - K-means, GMM, 평가 지표

이전 글들에서 회귀, 분류 등 지도 학습을 다루었었다. 이번 포스팅부터는 정답이 없는 데이터가 주어지고, 숨겨진 구조를 파악하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)에 대해서 다룰 것이다. 이번 글은 군집, 클러스터링에 대해 다룰 것이다. 클러스터링은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하드 클러스터링 : 특정 개체가 집단에 포함되는지 여부(포함or미포함) ex) K-means Clustering 소프트 클러스터링 : 특정 개체가 얼마나 포함되는지 속하는 정도로 표현 ex) GMM 클러스터링의 목표는 군집 간 유사성 최소화, 군집 내 유사성 최대화라고 할 수 있다. 즉, 다른 군집 간 데이터끼니를 최대한 서로 비슷하지 않게 하고 같은 군집 내의 데이터끼리는 서로 비슷하게 하는 것이 목적이다...
Development/Machine Learning 2021. 2. 3. 01:31
이전 Prev 1 Next 다음