Machine Learning - Unsupervised Learning

 

 

Unsupervised Learning은 학습 데이터만 주어지고, 정답은 주어지지 않는 Machine Learning을 말한다.

Unsupervised Learning의 여러 알고리즘에 대해 살펴보자.

 

 

1. K-means Clustering

2. Hierachical Clustering

 

1. K-means Clustring

K개의 그룹으로 나눠 그룹화 한다.

 

K = 3일때 Clustring 한 결과.

 

다른 색을 가진 세 가지 별을 찍고, 거리를 계산한 후 각각의 점들과 별의 거리를 계산해 가장 가까운 별의 색상으로 점의 색상을 바꾼다. 

 

하지만, 이걸로는 제대로 그룹화 된 것 같지 않다.

별을 이동시키며 그룹화를 업데이트하자.

 

 

별을 이동시킬 때 위치는 같은 색상을 가진 점들의 평균 위치를 계산하고 그 위치로 한다.

 

그 다음, 그룹의 모든 멤버들의 색상을 지우고 과정을 반복한다.

과정을 반복하며 성능이 좋아진다.

 

 

2. Hierarchical Clustering

 

아래에서 위로 가는 bottom-up 형식과

위에서 아래로 가는 top-down 형식이 있다.

 

 

bottom-up 형식으로 시작하면, 가장 가까운 4-5 입자가 한 그룹이 된다.

그 다음에 1-2 그룹이 형성되고 

3을 건너뛰고 6-7 그룹이 형성된다.

다음으로 가까운 6-8 그룹이 형성되고 (6,7,8은 하나의 그룹이 된다)

마지막 남은 3은 4-5그룹과 가장 가깝기 때문에 3,4,5는 하나의 그룹을 이룬다.

다음으로 1,2 그룹과 3,4,5,그룹이 다시 새로운 그룹을 이루고, 

마지막으로 1,2,3,4,5,그룹과 6,7,8그룹이 하나의 그룹을 이룬다.