1. 인공지능22 (2) K-NN 알고리즘 (Supervised ML) KNN (K-Nearest Neighbor) 개념KNNvelog.io 지난 글에서 K-means 클러스터링을 다뤘는데, 클러스터링 즉 군집화는 대표적인 비지도학습 알고리즘이번 글에서는 지도학습 알고리즘 중에서 대표격인 K-NN을 정리1. K-NN 알고리즘이란?K-NN 알고리즘은 K Nearest Neibor의 약자특정지점에서 K개의 가장 가까운 이웃(레이블링된)을 기반으로 특정 지점을 무엇으로 레이블링할지 정해주는 알고리즘비슷한 특징을 가진 포인트는 비슷한 위치에 있을 것이라는 가정 하에 만들어진 알고리즘예를들면 위와 같음. K를 5로 선택했을 때 해당 바운더리에 Red가 3개 Green이 2개 있으니 해당 지점은 Red일 것이라 추정해주는 것즉 일종의 분류기 (Classifier)인데 간단한 알고리즘인.. 2024. 7. 25. (1) K-Means 클러스터링 (대표적인 unsupervised ML) K-means clustering데이터에 대한 사전정보가 전혀 없는 상태에서, 해당 데이터들을 몇 개의 그룹으로 나누고 싶을 때가 있다. 이를 클러스터링 문제라고 한다. 머신러닝에서 클러스터링은 전형적인 비지도학습 (Ugem763.github.io K-means 클러스터링은 대표적인 비지도학습(레이블링 되어있지 않음). 클러스터링 자체가 머신러닝의 고전적인 비지도학습 방법K-means 클러스터링 구현 과정- n개의 데이터 포인트를 K개로 클러스터링 한다고 가정하여 K개의 임의 점 생성- x1 ~ xn의 데이터에 대해서, K개의 centroid에 대해 가장 가까운 곳에 할당하여 그룹 생성- 생성된 그룹의 centroid로 K개의 클러스터링 포인트 위치 갱신- 수렴할 때까지 iteration 반복- 다만 .. 2024. 7. 25. 이전 1 ··· 3 4 5 6 다음
