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Clustering2

33. 자율적으로 학습하기 (Unsupervised Learning) : K-means algorithm 이번에는 Unsupervised Learning이 어떤 방식으로 Clustering을 찾는지 살펴보고 대표적인 알고리즘인 K-means algorithm에 대해서 알아보겠습니다. 녹색으로 표기되는 x data 들이 그래프와 같이 분포가 되어 있고 임의의 2개의 지점에 파란색 X와 빨간색 X를 위치했다고 생각해보겠습니다. 이 두개의 X를 Cluster Centroids라고 하고 두 개의 cluster를 구성하는 중심점으로서의 역할을 하게 됩니다. 이렇게 원하는 Cluster의 중심점을 생성하여 특정 위치에 위치 시키는 것이 unsupervised learning에서 첫번째 과정이 되겠습니다. 그렇게 위치시킨 두개의 cluster 중심점을 기준으로 근처에 있는 x data들을 색으로 구분을 해보겠습니다. 아.. 2016. 8. 17.
32. 자율적으로 학습하기 (Unsupervised Learning) : Clustering 지금까지 우리는 Supervised Learning에 대해서 배웠습니다. 그동안에 Linear regression, logistic regression, Neural Networks 그리고 Support Vector Machine 까지의 알고리즘들을 공부했었습니다.이번에는 Unsupervised Learning에 대해서 알아보겠습니다. Unsupervised Learning은 결과가 주어지지 않는 입력되는 데이터들(Unlabled dataset)만을 분석하여 연관있는 것들을 찾고 그룹핑을 하는 머신 러닝의 방식입니다. 아래 그림은 Supervised Learning에서의 데이터와 Decision Boundary를 그래프로 나타낸 것입니다. 각각의 데이터는 x 인지 o 인지의 결과를 이미 가지고 있으며 이.. 2016. 8. 16.