본문 바로가기
Machine Learning

클러스터링에서 기억할 내용

by rubyda 2021. 9. 28.
728x90

1. 클러스터링의 목표는 데이터 집합 간에 유사점을 발견하거나 추출하는 것이다.

 

2. 클러스터링에서는 각 변수가 측정하는 단위를 고려해야 한다. (변수 간의 단위가 다르다면? 다른 거리와 다른 클러스팅을 야기한다.)

 

3. 클러스터링은 데이터를 탐색하거나 지도 학습의 선행 방법으로도 사용이 된다.

'Machine Learning' 카테고리의 다른 글

비지도 학습  (0) 2021.09.26
[R] rfcv(Cross-validation in randomForest)  (0) 2021.04.14
머신러닝 춤  (0) 2021.03.02
TF-IDF란?  (0) 2021.01.21
특이값 분해(Singular Value Decomposition, SVD)  (0) 2020.08.11