학교 과제로 비지도학습에 대하여 조금 알아보았습니다.

 

기계 학습

 

(1) 새로운 정보를 학습하고, 습득한 정보를 효율적으로 사용할 수 있는 능력과 결부시키는 지식 습득.

(2) 작업을 반복적으로 수행함으로써 결과를 얻어내는 기술의 개선 과정

(3) 학습 방식에 따라 지도 학습, 준지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 분류

 

 

 

비지도 학습 = 기계 학습 중 하나

 

비지도 학습의 종류

1)K means 알고리즘

-군집 알고리즘

-클러스터 내부에 속한 데이터들이 서로 '가깝다'라고 정의, '가장 가까운' 내부 거리를 가지는 클러스터를 고르는 알고리즘

(출처:http://jinquixote.tistory.com/124)

 

2)Kernel Density estimation 알고리즘\

-non-parametric 방법 중 하나(*non-parametric : 사전 정보나 지식 없이 순수하게 관측된 데이터만으로 확률밀도함수를 측정) 

-커널 함수란 것을 이용한 방법

(출처:http://darkpgmr.tistory.com/147)

 

3)Expectation maximization 알고리즘

-관측되지 않는 잠재변수에 의존하는 확률 모델에서 최대가능도(maximum likelihood)나 최대사후확률(maximum a posteriori, 약자 MAP)을 갖는 매개변수를 찾는 반복적인 알고리즘

(출처: https://goo.gl/7Q1sk5)

 

 

4)DBSCAN 알고리즘

-Density model들중 하나

-K-means와 유사. 하지만 군집이 아닌 데이터들의 밀도를 이용한다.

 

 

(출처:http://gentlej90.tistory.com/29)

 

 

 ◆파이썬을 활용한 K-means

 

파이썬 3.x 버전입니다.

 

K-means 3.x.zip

 

 

 

 

 

 

 

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    비밀댓글입니다

  2. 2017.10.30 10:36

    비밀댓글입니다

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