클러스터링 소개

예상 과정 소요 시간: 110분

목표:

• 머신러닝 애플리케이션의 클러스터링 사용 사례 설명
• 분석에 적합한 유사성 측정을 선택합니다.
• k-평균 알고리즘을 사용한 클러스터 데이터
• 클러스터링 결과의 품질을 평가합니다.
• 자동 인코더를 사용해 클러스터링 분석에서 차원을 줄입니다.

기본 요건

이 과정에서는 아래의 지식이 있다고 가정합니다.

• Introduction to Machine Learning Problem Framing 또는 이에 상응하는 교육 과정
• 머신러닝 단기집중과정 수치 데이터 다루기 데이터 세트, 일반화, 과적합 또는 이에 상응하는 금액