Clustering (1) 썸네일형 리스트형 Python에서 Jupyter Notebook을 통해 머신러닝하기 : Clustering편 K-평균 군집화(K-means Clustering)를 이용한 비지도 학습 구현K-평균 군집화는 데이터를 K개의 군집으로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 각 군집의 중심을 기준으로 데이터 포인트들을 가장 가까운 군집에 할당하는 방식으로 작동합니다. 이번 포스트에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 K-means를 구현하고, 아이리스(Iris) 데이터셋에 적용해보겠습니다. 1. 필요한 라이브러리 임포트먼저 필요한 라이브러리들을 임포트합니다. 2. 데이터 준비아이리스 데이터셋을 로드하고 특성(X)과 타겟(y)으로 분리합니다. 3-1. 데이터 전처리인코딩 (Encoding)필요 여부: 불필요이유: 아이리스 데이터셋의 특성은 이미 숫자형 데이터입니다. 타겟 변수는 이미 숫자로 인.. 이전 1 다음
