머신 러닝 교과서 2판
- k-평균 알고리즘을 사용하여 유사한 객체 그룹핑
- 사이킷런을 사용한 k-평균 군집
- k-평균 ++로 초기 클러스터 센트로이드를 똑똑하게 할당
- 직접 군집 vs 간접 군집
- 엘보우 방법을 사용하여 최적의 클러스터 개수 찾기
- 실루엣 그래프로 군집 품질을 정량화
- 계층적인 트리로 클러스터 조직화
- 상향식으로 클러스터 묶기
- 거리 행렬에서 계층 군집 수행
- 히트맵에 덴드로그램 연결
- 사이킷런에서 병합 군집 적용
- DBSCAN을 사용하여 밀집도가 높은 지역 찾기
- 요약
이 책의 코드를 사용하는 가장 좋은 방법은 주피터 노트북(.ipynb 파일)입니다. 주피터 노트북을 사용하면 단계적으로 코드를 실행하고 하나의 문서에 편리하게 (그림과 이미지를 포함해) 모든 출력을 저장할 수 있습니다.
주피터 노트북은 매우 간단하게 설치할 수 있습니다. 아나콘다 파이썬 배포판을 사용한다면 터미널에서 다음 명령을 실행하여 주피터 노트북을 설치할 수 있습니다:
conda install jupyter notebook
다음 명령으로 주피터 노트북을 실행합니다.
jupyter notebook
브라우저에서 윈도우가 열리면 원하는 .ipynb가 들어 있는 디렉토리로 이동할 수 있습니다.
설치와 설정에 관한 더 자세한 내용은 1장의 README.md 파일에 있습니다.
(주피터 노트북을 설치하지 않았더라도 깃허브에서 ch11.ipynb을 클릭해 노트북 파일을 볼 수 있습니다.).
코드 예제 외에도 주피터 노트북에는 책의 내용에 맞는 섹션 제목을 함께 실었습니다. 또한 주피터 노트북에 원본 이미지와 그림을 포함시켰기 때문에 책을 읽으면서 코드를 쉽게 따라할 수 있으면 좋겠습니다.
