비지도 학습 썸네일형 리스트형 Principal Component Analysis(PCA) 알고리즘 전체코드 및 결과에 대한 내용은 아래 GitHub 에 PDF 로 올려두었으니 참고해 직접 작성해보면 도움될 듯하다. GitHub주소: https://github.com/pjh5672/Machine_Learning/blob/master/Mathematics_for_Machine_Learning%20(Imperial%20College%20London)/principal_component_analysis.ipynb Principal Component Analysis(PCA), 주성분 분석 알고리즘은 대표적인 비지도학습 기법으로 주로 차원을 축소하고 데이터를 압축하는데 사용되며, 알고리즘 구현방법은 아래와 같다. 데이터 정규화 - Whitening 이라고도 하며, 데이터분포를 원점 기준으로 변경.. 더보기 7-3. EM algorithm for Gaussian Mixtures 용어정의 Mixtures of Gaussians EM algorithm for Gaussian mixtures Comparison of EM algorithms 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. Mixtures of Gaussians 가우시안 혼합 분포(Mixtures of Gaussians)은 복수의 가우시안 분포들의 선형 결합으로 실제데이터의 분포를 근사하는 방법으로 아래와 같은 그림으로 표현할 수 있다. 이는 아래 오른쪽 그림과 같이, 단일 가우시안 분포를 통해 데이터 분포를 표현하기엔 한계가 존재하고 복수의 혼합 분포를 사용해서 더 정확하게 표현할 수 있기 때문에 유용하게 사용되는 방법이다. 즉, 가우시안 혼합분포를 나타내기 위해서는 잠재변수(Latent variable).. 더보기 7-2. EM algorithm for K-means clustering 용어정의 EM algorithm for K-means clustering 1. 용어정의 피드백 후 작성예정입니다. 2. EM algorithm for K-means clustering D 크기의 차원을 가진 N개의 데이터가 있다고 가정하면, K-means Clustering은 이 데이터들의 분포를 K개의 집단으로 나누는 것이다. K개의 집단으로 구분하기 위해, 데이터셋에 대한 "Distortion measure" 를 구하고 이를 최소화하는데 여기서 "Distortion measure"는 아래의 수식으로 계산된다. 여기서 μ_k 는 K번째 Cluster에 관한 평균이고, r_nk는 n번째 데이터가 K 번째 Cluster에 존재하면 '1'의 값을 갖고 아닐 경우 '0'의 값을 갖는다. 결국, E.. 더보기 이전 1 다음
