클러스터링1 [딥러닝 파이토치 교과서] 클러스터링 클러스터링 특성이 비슷한 데이터끼리 묶어 주는 머신 러닝 기법 머신 러닝 알고리즘에 딥러닝을 적용한다면 성능이 더 향상될 수 있음 K-평균 군집화 클러스터 개수를 편리하게 결정할 수 있는 방법으로 클러스터 개수와 WCSS(Within Cluster Sum of Squares) 간 관계를 그래프로 표현한 후, WCSS 변경이 평평하게 하락하는 구간을 선택하는 것임 WCSS는 모든 클러스터에 있는 각 데이터가 중심까지의 거리를 제곱하여 합을 계산한 것(데이터가 n개 있고, 클러스터 개수가 n개일 때 WCSS는 0이 되지만 의미 없는 결과임) -> 엘보 그래프를 활용할 수 있음 학습 결과 center_shift: 각 클러스터의 중심 이동 거리 iteration: 반복 횟수 tol: 학습을 중지할 기준이 되는 .. 2023. 6. 24. 이전 1 다음
