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[sklearn, KMeans] Kmeans Clustering 을 활용한 데이터 기반 고객 분류

Kmeans Clustering 을 활용한 데이터 기반 고객 분류¶ 연령, 소득 수준, 성별에 따른 소비 패턴을 분석하고 분류¶ In [1]: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns In [5]: data = pd.read_csv('Mall_Customers.csv', index_col= 0) In [6]: data.head() Out[6]: Gender Age Annual Income (k$) Spending Score (1-100) CustomerID 1 Male 19 15 39 2 Male 21 15 81 3 Female 20 16 6 4 Female 23 16 77 5 F..
Machine Learning, Deep Learning 2021. 2. 1. 16:33
R을 이용한 머신러닝 - SOM(Self Organizing Map) 분석

1. R에서 SOM(Self Organizing Map) 분석 하기 SOM에는 오직 숫자형 데이터만 입력할 수 있으며 모델 파라미터는 거리 함수 (보통의 경우, 유클리드 거리 사용), 그리고 격자 또는 래티스(lattice), 파라미트(폭과 높이 또는 래티스에 존재하는 셀의 수) 등을 사용 ① 경쟁 단계 : 이 단계의 각 뉴런의 가중치와 입력 데이터의 벡터간의 거리를 산출 및 비교하여 뉴런간에 경쟁#### 입력 데이터의 할당 여부를 결정할 때, 입력 데이터와 거리가 가까운 뉴런들을 선정 ② 협력 단계: 경쟁에서 선정한 뉴런은 토폴로지 이웃(Topological neighborhood) 영역에서 가장 좋은 공간 위치를 차지하게 된다. ③ 적응 단계: 이 단계에서는 승리한 뉴런의 가중치와 토폴로지 이웃 뉴런..
R 2021. 1. 5. 22:28
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