[Machine Learning - 머신러닝]K-평균(K-means) 알고리즘 소스 구현
이차원 좌표에 2000개 데이터를 랜덤으로 생성해서 4개의 군집으로 그룹화하는 K-평균 알고리즘을 구현하겠습니다. 선행학습으로 “https://ynebula.tistory.com/39” 군집화 및 K-평균이 필요합니다. 학습데이터 생성 학습데이터를 생성합니다. X, Y 좌표에 np.random.normal() 함수를 이용해서 정규분포에 맞게 생성합니다. np.random.normal(0.0, 0.9)는 평균은 0.0이고 편차가 0.9인 수를 랜덤하게 리턴합니다. X, Y 좌표 데이터를 저장한 리스트 변수 vector_set을 Pandas이 DataFrame() 함수를 이용해 2차원 데이터프레임 자료구조를 생성합니다. 파이썬의 그래픽 라이브러리에서 matplotlib을 기반으로 하는 seaborn 시각화 ..
Artificial Intelligence
2019. 9. 10. 21:39
