Machine Learning36 클러스터링에서 기억할 내용 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. 2021. 9. 28. 비지도 학습 차원 축소 : PCA, t-SNE, AutoEncoder 군집화 : K-means, GMM, DBSCAN 2021. 9. 26. [R] rfcv(Cross-validation in randomForest) randomForest 패키지에서 10-fold Cross-validation으로 학습을 하려고 했다.처음에는 다음과 같이 createFolds함수를 사용해서 train과 validation을 나누어서 분석을 진행하였다.## 모델 학습(randomForest 사용) # 교차 검증을 10번 진행 set.seed(54321) k_fold 2021. 4. 14. 머신러닝 춤 가끔씩 교수님이 재밌는 짤들을 올려주시는데 답장하고 싶은데 아무도 안함...ㅠㅠㅠㅠ 2021. 3. 2. 이전 1 2 3 4 ··· 9 다음
