manhattan distance1 군집 분석 (Clustering) 비지도 학습 (Unsupervised Learing)은 입력 데이터에 Label 없이 데이터의 특성만으로 패턴을 찾는 학습 방법이다. 대부분은 지도학습이다. 비지도 학습을 사용하는 이유는 다음과 같다. 알려지지 않은 모든 종류의 패턴을 찾으려는 시도 범주화에 도움되는 특징과 패턴을 알아내는데 도움이 됨 새로운 데이터에 대한 실시간으로 처리 가능 Label이 되지 않는 데이터가 더 확보하기 쉬움. 라벨링에 비용과 시간이 많이 든다. 비지도 학습의 종류에는 Clustering, Association Rule, Dimension Reduction 등이 있다. Clustering (군집분석)은 계층적 군집분석과 비계층적 군집분석이 있다. Clustering은 주어진 입력값(들)을 바탕으로 유사한 값들로 데이터를.. 2023. 4. 23. 이전 1 다음
