안녕, 세상!

(1) 클러스트링 (Clustering) 비지도 학습은 지도학습과는 다르게 입력 데이터들에 대한 정답 레이블이 없습니다. 따라서 입력 데이터들에 대한 특징들을 기반으로 연관성에 따라 정답 없이 분류를 해야 합니다. 즉, 클러스트링은 입력 데이터가 비슷한 것 끼리 클래스를 나누는 것입니다. 입력 데이터들이 넓은 범위로 흩어져 분포해 있을 것인데 데이터의 분포 모양을 클러스터(Cluster)라고 합니다. 데이터 분포에서 클러스터를 찾아, 동일한 클러스터에 속하는 데이터들은 같은 클래스로 분류하고 다른 클러스트에 속하는 데이터들은 다른 클래스를 할당하는 것이 클러스터링입니다. (2) K-means K-means 기법은 분류할 클러스터 수(K) 를 직접 정하고 클러스터 수 만큼의 중심 벡터(점)를 가지고 중심 ..