"k means" 검색결과 1-20 / 2,891건

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  K-means알고리즘 설명 강의록

  파이썬 데이터분석 K-Means1. ... K-means 모델 생성 4 . 예제 코드출처 : 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북 , 크리스 알본 , 한빛미디어 7. 분류 결과 시각화 – 정규화 후 4 . ... 이때 , K-means 알고리즘에 대한 여러 평가 기법이 존재하며 그중 대표적인 기법 한 가지만 소개한다 .출처 : https:// hogni.tistory.com/5 https:/

  리포트 | 25페이지 | 1,000원 | 등록일 2021.07.09 | 수정일 2021.07.11

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  기계학습론 과제 K-means, PCA

  과제 1: 오늘 구현한 Logistic Regression 코드에 Decision Boundary 구현● 알고리즘데이터 로드 -> w값을 임의로 초기화 -> x_data에 bias값 추가(x0 = 1) -> gradient descent 알고리즘을 이용하여 w값을 구한..

  리포트 | 6페이지 | 1,500원 | 등록일 2019.08.27

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  인공지능의 응용 과목에서 제출한 자료이며 순환신경망, 생성적 적대 신경망, KNN 알고리즘, K means Clustering, 파이썬과 연관된 머신러닝을 정리하였습니다.

  K 평균 알고리즘 (K means Clustering)머신러닝 비지도학습에 속하는 K-평균 알고리즘은 K는 묶을 군집 즉 클러스터의 개수를 의미하며 means는 평균을 의미한다. ... 단어 그대로의 의미를 해석하면 각 군집의 평균(mean)을 활용하여 K개의 군집으로 묶는다는 의미다. ... K-평균 알고리즘은 쉽게 말해서 데이터를 K개의 군집(Cluster)으로 묶는(Clusting) 알고리즘이다.

  리포트 | 4페이지 | 2,000원 | 등록일 2022.05.10

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  K-Means Clustering의 차량경로문제 적용연구

  한국산업경영시스템학회 하제민, 문기주

  논문 | 7페이지 | 4,000원 | 등록일 2017.01.04 | 수정일 2023.04.05

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  CCD 카메라와 K-means 군집화를 이용한 하천 수위 자동 감지

  한국화상학회 곽준영, 고병철, 남재열

  논문 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2016.04.02 | 수정일 2024.01.29

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  셀 생산방식에서 자기조직화 신경망과 K-Means 알고리즘을 이용한 기계-부품 그룹형성

  한국산업경영시스템학회 이상섭, 이종섭, 강맹규

  논문 | 10페이지 | 4,000원 | 등록일 2017.01.04 | 수정일 2023.04.05

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  K-mean 군집화 알고리즘과 Non-negative Least Square를 이용한 악취분류와 악취원분석

  한국냄새환경학회 유숙현

  논문 | 12페이지 | 4,300원 | 등록일 2016.04.02 | 수정일 2023.04.05

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  K-means Clustering Algorithm

  그 중 k-means clustering algorithm(k-평균 알고리즘)은 간단하면서도 효과적인 군집화(Clustering) 문제를 해결하는 비교사 학습(Unsupervised ... K-means Clustering AlgorithmIntroduction다수의 데이터가 주어졌을 때, 계산을 단순화 하고 수렴을 가속시키기 위한 기법으로 군집화 기법을 사용한다. ... 값이나 결손 값 처리작업 등 다양한 분석에 사용할 수 있다.단점속성들의 형태가 다르거나 같은 형태의 속성이라도 값의 범위가 다양할 경우 거리 측정기준을 설정하는데 어려움이 따른다.k-means

  리포트 | 9페이지 | 1,500원 | 등록일 2009.10.07

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  k-means clustering algorithm

  k-means clustering algorithm을 이용한 예제 실행 프로그램1. k-means c 소스코드2. toy problem:100개의 2차원 벡터 데이터를 랜덤으로 생성한

  리포트 | 1,000원 | 등록일 2009.10.07

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  클레멘타인(DTI, ANN, SOM, K-Means)

  1.1 CART로 생성된 의사결정나무에서 가장 중요한 입력변수와 두 번째로 중요한 입력변수는?1.2 C5.0로 생성된 의사결정나무에서 가장 중요한 입력변수와 두 번째로 중요한 입력변수는?1.3 CART의 예측 정확도는? T값에 대한 예측 정확도는? F값에 대한 예측 정..

  리포트 | 10페이지 | 2,000원 | 등록일 2008.12.20

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  샴푸 시장 분석(K-means와 MDS기법 사례) A+

  샴푸 시장 분석 (K-means와 MDS를 사용하여)목 차조사 개요1샴푸 시장 분석2샴푸 제품 속성 Factor Analysis3샴푸 시장 Segmentation : K-means ... Analysis4샴푸 시장 Positioning : MDS5결 론6조사 개요연구 목적 조사 방법샴푸 시장 구조 분석K-means SegmentationMDS Positioning연 ... 퍼머 多 머리결 손상되지 않은 편30-34세20%과시형주사용 샴푸 구입태도모발관련 특성인구통계학적 특성집단크기집단명Clustering을 통한 Segmentation Result : K-means속성

  리포트 | 24페이지 | 2,000원 | 등록일 2011.11.21

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  [공학기술]Clustering(k-means)

  clustering using the k-means algorithmThe k-means AlgorithmSet k=2 and assume that the data are ordered ... Clustering(k-means)ContentsIntroduction Hierarchical Clustering Agglomerative Clustering Algorithm The ... Algorithm The Average-Linkage Algorithm Ward's Method Partitional Clustering Forgy's Algorithm The k-means

  리포트 | 17페이지 | 2,000원 | 등록일 2007.07.10

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  데이터마이닝 클러스터링 구현(Perform clustering on a given data set. You can choose any clustering algorithm (k-means, hierarchical clustering, DBSCAN, etc.)

  You can choose any clustering algorithm (k-means, hierarchical clustering, DBSCAN, etc.)

  리포트 | 20,000원 | 등록일 2015.06.25

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  데이터 마이닝 기법 (클러스터링), K-mean, K-nearest neighbors (K-NN), Support vector machines (SVMs)의 성능

  .° K-means clustering- 거리에 기반을 둔 clustering 기법- 기준점에 가까운 곳의 데이터들을 하나의 군집으로 묶는 방법- 수행과정? ... 임의의 K개의 군집수와 위치 설정? 각각의 데이터에 대해 K개의 위치까지의 거리를 구하고 가장 가까운 군집에 소속? ... (K-NN)- 알고리즘을 위해 기준의 'K'수를 임의로 지정하며,처리할 데이터의 기준이 되어줄 'test data'를 가지게 된다.- ‘K'값은 데이터와 기준점의 거리값 판단 기준이

  리포트 | 7페이지 | 1,000원 | 등록일 2007.09.28 | 수정일 2015.01.28

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  [통계학 데이터마이닝] K-means와 Kohonen(차량 분석)

  본론● K-means● Kohonen Network3. 결론※ 차 량 용 어1. ... 그 이후, 테이블을 확인해 본 결과 52개의 레코드가 확인되었다.K-means 노드를 선택하여 군집의 개수를 5개로 정하고 실행하면,① 아래 그림과 표는 K-means의 결과를 각각 ... 본 론● K-means클레멘타인 v8.1에서 가변파일 노드를 선택한 후, 각각 CAR_NAME.TXT 파일과 CAR_DATA파일을 불러온다.

  리포트 | 12페이지 | 1,000원 | 등록일 2005.05.25

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  [통계적 데이터마이닝] K-means and Kohonen clustering

  K-means 군집화 과정1. ... K-means 군집화① K-means 노드를 선택 노드에서 연결하여 편집창을 연다.② 편집창에서 군집수를 5개로 지정하여 준 후 실행시킨다.5. ... 통합(Aggregate)노드① K-means로 생성된 군집들에 대하여 개체 수와 각 변수의 평균을 한 눈에 알기 쉽게 하기 위하여 통합노드를 사용한다.② 키필드는 ‘KM-K-평균’으로

  리포트 | 12페이지 | 1,000원 | 등록일 2005.06.08

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  [통계적 데이터 마이닝] K-means and Kohonen clustering

  - REPORT -K-means 및Kohonen Network을 적용한자동차 자료 분석K-means 및 Kohonen Network을적용한 자동차 자료 분석- C O N T E N ... K-means 및 Kohonen Network의 적용 과정과 결과K-means 모형Kohonen Network 모형Ⅳ. 두 모형의 결과 비교Ⅴ. 분석의 한계점Ⅰ. ... K-means 및 Kohonen Network의 적용 과정과 결과K-means 와 Kohonen Network 모형을 새로 저장한 cardata.dat에 적용시키기 위해 다음과 같이

  리포트 | 15페이지 | 1,500원 | 등록일 2005.06.08

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  [프로그래밍](자바)java로 구현한 k-means 클러스터링 프로젝트

  ..FILE:2조 팀 프로젝트.ppt..PAGE:12조 팀 프로젝트K-means 클러스트링의자바 구현..PAGE:2K-means 알고리즘1. ... 임의로 k개의 객체를 선정하여 각 객체의 속성을 각클러스터의 평균점으로 한다.2. 각 객체를 가장 가까운 평균점을 갖는 클러스터에할당한다.3. ... return x1; }public double getY() { return y1; }}..PAGE:6벡터(Vector)로 구현Vector data=new Vector();Vector mean

  리포트 | 13페이지 | 2,000원 | 등록일 2004.05.24

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  알고리즘에 대해

  [출처] 최근접 이웃 분류(k-NN)|작성자 JunK-means 알고리즘주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작합니다 ... 이 알고리즘은 EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가지고 있습니다. k-means 클러스터링 알고리즘은 클러스터링 방법 중 분할법에 속합니다. ... "k-means"에 대한 개념은 1957년 후고 스테인하우스에 의해 소개되었으나, 용어 자체는 1967년에 제임스 매퀸 (James MacQueen)에 의해 처음 사용되었습니다.

  리포트 | 4페이지 | 1,500원 | 등록일 2020.08.25

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  데이터마이닝 KNN,KMEANS,편집거리 파이썬(python) 설명포함

  14 실행 시간 0.000194secK-Means(K- 평균 )전체 코드 16전체 코드 17K-Means 18 point a 1 3 b 2 2 c 2 3 d 4 4 e 4 5 f ... 이름 생성 k1 k2 pointK-Means 20 point_list clist k 2 2 차원 리스트로 변반복 랜덤으로 2 개의 점 생성 k1 k2 k1 2 4 0 0 0 k2 ... 5 4 list_all point_list index clist iteration 1 start False k 2K-Means 19 point_list clist k 2 K(2) 개의

  리포트 | 54페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.07.16

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