머신러닝 - 비지도 학습 (Unsupervised Learning)

2. 비지도 학습 (Unsupervised Learning) - 1) 군집 분석 및 차원 축소 클러스터링 (Clustering) ※ 군집분석 차원 축소 (Dimensionality Reduction) K-means Clustering (K 평균 군집화) Gaussian Mixture Model (가우스 혼합 모델) PCA (주성분 분석) (Principle Component Analysis) T-SNE (t-Stochastic Neighborhood Embedding) 각개체의 그룹정보(정답) 없이 유사한특성을 가진 개체끼리 군집화 (1)군집간 유사성 최소화 - 다른 군집 간 데이터 간에는 서로 비슷하지 않게 (2)군집내 유사성 최대화 동일군집 내 데이터 간에는 서로 비슷하게 고차원 데이터의 차원을 축소하여 데이터를 더욱 잘 설명할 수 있도록 함 차원의 저주 : 차원이 높을 수록 학습에 요구되는 데이터의 개수도 증가함 고차원일 때 적은 개수의 데이터로만 차원을 표현하는 경우 과적합(...

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