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IT60

[머신러닝(비지도)] #2 - Clustering_241021 1. K-means  (1) KMeans 함수 사용   - k : n_clusters   - n_inti : 초기값은 무작위 지정하여 결과가 조금씩 차이가 남.                 - 지정된 회수 만큼 수행하여 가장 좋은 군집모델 선택                 - 'auto' 데이터 크기와 군집 수에 맞게 적정하게 지정 (권장사항)   - 학습 시 x만 입력# K means 학습model = KMeans(n_cluster=2, n_init='auto')model.fit(x)# 예측pred = model.predict(x)  (2) 클러스터 개수(k) 지정   ① Inertia value : 군집화가 된 후에, 각 중심점에서 군집의 데이터 간의 거리를 합산한 값     - 값이 작을수록 군집화.. 2024. 10. 21.
[머신러닝(비지도)] #1 - 차원축소_241021 더보기미니프로젝트 + 공모전 때문에 제대로 복습하지 못했던 3주..!너무 블로그가 밀려서 호다닥 업데이트 해야겠다.담주는 ADsP 시험인데 오또카지 ( ఠ్ఠ ˓̭ ఠ్ఠ )** 들어가기 전 **Target이 있는 데이터로 학습하는 지도학습과 다르게, 비지도학습은 Target 변수가 없는 경우에 사용된다.- 주어진 데이터에서 유사한 특을 가진 데이터 포인트들을 묶어 군집(Cluster)를 형성하는 것- 학습시 x만 사용하며, 비지도 학습으로 끝나는게 아니라 차원축소, 클러스터링, 이상탐지 등 후속작업이 필요[차원축소]고차원 데이터를 축소하여 새로운 Feature 형성 => 시각화, 지도학습 연계[클러스터링]고객별 군집 생성 => 고객 집단의 공통 특성 도출을 위한 추가 분석[이상탐지]정상 데이터 범위 지.. 2024. 10. 21.
[어쩌다 알게 된] deque 코드 문제를 풀다가 우연히 챗지피티를 통해 알게 된 함수 deque(데크)는 파이썬에서 제공하는 자료구조이며, 모듈은 collections리스트와 비슷하지만 양쪽에 문이 달린 상자라고 생각하면 쉽다.리스트도 양쪽 하나씩 꺼낼 수 있긴하지만,, 하나씩 뒤로 밀거나 앞으로 땡겨야 한다.그래서 리스트 크기가 클수록 시간이 오래걸려 코드 제한시간에 오바할 수가 있다. 리스트처럼 pop(), append()를 쓰지만,앞에서 쉽게 popleft(), appendleft()를 통해 맨 앞쪽도 추가, 삭제하기 편하게 되어있다.from collections import dequemy_box = deque([1, 2, 3])my_box.popleft() # 1이 꺼내지고 [2, 3]남음my_box.pop() # 3이 꺼내.. 2024. 10. 3.
6097 : [기초-리스트] 설탕과자 뽑기(py) 문제부모님과 함께 놀러간 영일이는설탕과자(설탕을 녹여 물고기 등의 모양을 만든 것) 뽑기를 보게 되었다.길이가 다른 몇 개의 막대를 바둑판과 같은 격자판에 놓는데,막대에 있는 설탕과자 이름 아래에 있는 번호를 뽑으면 설탕과자를 가져가는 게임이었다.(잉어, 붕어, 용 등 여러 가지가 적혀있다.) 격자판의 세로(h), 가로(w), 막대의 개수(n), 각 막대의 길이(l),막대를 놓는 방향(d:가로는 0, 세로는 1)과막대를 놓는 막대의 가장 왼쪽 또는 위쪽의 위치(x, y)가 주어질 때,격자판을 채운 막대의 모양을 출력하는 프로그램을 만들어보자. 내가 (챗지피티랑) 푼 코드h, w = map(int, input().split()) # 격자판 세로(h), 가로(w) 길이n = int(input()) # 막대 .. 2024. 10. 3.