혼공머신] KMeans 의 차원

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MYK

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Apr 28, 2021, 4:01:21 AMApr 28
to 머신러닝/딥러닝 도서 Q&A
안녕하세요, 
혼공머신 6장-2절 Kmeans 부분을 읽다가 의문이 생겨 질문드립니다. 

3차원 과일 이미지 데이터를 2차원으로 변환하여 Kmeans를 사용하는데요, 
굳이 변환하는 이유가 무엇인지 궁금합니다. 
이를테면, Kmeans가 2d만 가능하다던지, 아니면 2d에서 성능이 더 좋은지요?

앞절에서 히스토그램이나, 바 그래프를 그릴때는 2d 데이터를 사용하는 것이 이해가 훨씬 편했으나, 샘플간의 거리를 구하는 Kmeans에서 차원변경의 이득이 잘 감이 오지 않습니다.

감사합니다 :)

Haesun Park

unread,
Apr 28, 2021, 5:47:44 AMApr 28
to MYK, 머신러닝/딥러닝 도서 Q&A
안녕하세요. 박해선입니다.

사이킷런의 모델은 샘플 특성이 1차원 벡터로 주입될 것으로 기대합니다.
따라서 2차원 배열인 과일 샘플 하나를 1차원 배열이 되도록 변경했습니다.
KMeans 클래스와는 무관한 작업입니다.

감사합니다.

2021년 4월 28일 (수) 오후 5:01, MYK <minyk...@gmail.com>님이 작성:
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