Unsupervised Learning

비지도 학습은 지도 학습과 반대의 개념이라고 생각하면 쉽다.
지도 학습은 기출문제와 해설지를 주고 공부해서 시험을 보라고 하는 것과 같다면,
비지도 학습은 기출문제만 제공하고 해설지는 제공하지 않아 스스로 학습해서 기출문제들의 패턴을 파악하고 시험을 봐야 하는 것이랑 비슷하다.

결론: 비지도 학습의 경우 X만 제공하고 y는 제공하지 않는다.

Example

• 구매 행동에 따른 고객 그룹화
• 사진 목록에서 비슷한 얼굴(같은 인물)로 그룹화
• 고객 데이터에서 연관성 식별
• 구매 내역별로 데이터 분류
• 다양한 관심사에 따른 사람 분류
• 제조 및 판매 측정으로 재고 그룹화
  등등 정말 많은 예시가 있다..

출처: 뉴스

K-Means Clustering

대표적인 비지도학습에 속하는 K-means 알고리즘은 다시 말해 K개의 군집(= Cluster)으로 묶는(=> Clusting) 알고리즘이다.

군집이란?

비슷한 특성을 지닌 데이터들을 모아놓은 그룹(Group)이다. 마찬가지로 군집화 = 군집을 묶는다는 의미로 해석할 수 있다.

K - 묶을 군집(클러스터)의 수
means - 평균
K-Means - 각 군집의 평균을 활용하여 K개의 군집으로 묶는다

위와 같은 경우에서는 사진과 같이 3개의 군집으로 묶는 것이 기본이다.
이때 K-means 알고리즘에서는 K가 3인 경우에 속한다고 말할 수 있다.

오늘치 끝