K-평균 군집화: Difference between revisions
From IT Wiki
(새 문서: 분류:인공지능분류:데이터 과학 ;k-mean; k-중간값; kmean == 절차 == 파일:K-mean 과정.png * k 개수 선정 (분류를 원하는 만큼 임의 지정)...) |
No edit summary |
||
| (One intermediate revision by the same user not shown) | |||
| Line 1: | Line 1: | ||
[[분류:인공지능]][[분류:데이터 과학]] | [[분류:인공지능]][[분류:데이터 과학]] | ||
; | ;K-Means Clustering | ||
== 절차 == | == 절차 == | ||
| Line 19: | Line 19: | ||
** 첫 Centroid를 기준으로 가장 먼 위치에 Centroid 지정 | ** 첫 Centroid를 기준으로 가장 먼 위치에 Centroid 지정 | ||
== | == 거리 측정 == | ||
* 유클리디언 거리 | * 유클리디언 거리 | ||
* [[K-최근접 이웃]] | |||
Latest revision as of 21:07, 29 November 2020
- K-Means Clustering
절차[edit | edit source]
- k 개수 선정 (분류를 원하는 만큼 임의 지정)
- Centroid 배치
- 각 값과 Centroid의 거리 기준, 값 분류
- Centroid를 값의 중앙으로 이동
- 각 값과 Centroid의 거리 기준, 값 다시 분류 - 반복
- 값의 분류 변동이 없으면 종료
유형[edit | edit source]
- Randomly Select Centroid
- Centroid를 랜덤하게 지정
- Manually Assign Centroid
- Centroid의 초기값을 원하는 지점으로 선택
- k-mean++
- 첫 Centroid를 기준으로 가장 먼 위치에 Centroid 지정
거리 측정[edit | edit source]
- 유클리디언 거리
- K-최근접 이웃
