2022-10-14 데이터마이닝_6

1. K-means 대표적인 비지도 학습. 데이터를 이용해서 k개로 분류. k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘이다. 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 각 그룹의 중심 (centroid)과 그룹 내의 데이터 오브젝트와의 거리의 제곱합을 비용 함수로 정하고, 이 함숫값을 최소화하는 방향으로 각 데이터 오브젝트의 소속 그룹을 업데이트해 줌으로써 클러스터링을 수행하게 된다. 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다. 출처 : https://ko.wikipedia.org/wiki/K-평균_알고리즘 가. kmeans() kmeans(x..

2022.10.14