[Today I Learned]

Warm-up

• PCA++
• Scree plot
• Hierarchical Clustering

Session - n134

• 지도 학습 (Supervised) vs 비지도 학습 (Unsupervised)
• 강화 학습 (Reinforcement Learning)
• Clustering
• Clustering의 종류
• 유사도 (Similarity)
  • Euclidean
  • Cosine
  • Jaccard
  • Edit Distance
• K-Means Clustering
• K-means에서 K를 결정하는 방법
  • The Eyeball Method
  • Elbow method

과제

<과제 하면서 새롭게 배운 내용>

• Dendrogram(계층도)을 활용한 hierarchical clustering 시각화
• 군집 간 거리 측정 방식
  Centroid : 두 중심점의 거리를 군집간의 거리로 측정
  Single : 데이터 사이 거리를 측정해서 가장 최소 거리를 기준으로 군집 거리를 측정
  Complete : 두 클러스터상에서 가장 먼 거리를 이용해서 측정하는 방식
  Average : 데이터들 간 모든 거리들의 평균을 군집간 거리로 정의
  Ward : 군집 내 편차들의 제곱합을 기준으로 최소 제곱합을 가지게 되는 군집끼리 연결