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kmeans (1)
[Machine Learning]K-means 알고리즘

1. 군집의 개수 K를 정한다. 2. 데이터 중 랜덤으로 K개의 데이터를 뽑는다. 3. 모든 데이터를 대상으로 각 군집의 중심(앞서 뽑은 K개의 데이터)까지 가장 가까운 군집에 소속시킨다. 4. 분류된 군집의 데이터를 평균내어 새로운 중심을 설정한다. 5. 3~4과정을 반복한다. Tensorflow로 구현한 소스코드 : https://github.com/JeonJeongMin/tensorflow-examples/blob/master/Machine%20Learning/K_means.ipynb

ML | DL 2019. 1. 21. 01:29
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