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[Audio feature 군집화] K-means 분류 모델
Audio feature 군집화 과정에서 사용한 K-means 분류 모델에 대해 공부해본다. 1. K-means 1) K-means clustering 2) 분류 과정 3) 군집 개수 k 정하기 4) 초기 중심점 정하기 5) 분류 vs 군집화 6) 장점/단점 2. 성능 확인 1) 내부 평가 vs 외부 평가 2) silhouette score 3. 파이썬 코드 1. K-means 1) K-means clustering (위키백과) k-평균 알고리즘(K-means clustering algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 입력 데이터를 n보다 작거나 같은 k개의 그룹으로 나누는데, 이 때 각 그룹은 클러스터를..
deep daiv./추천시스템 project
2023. 9. 10. 17:16