[핵심 머신러닝] 군집분석

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  • Опубликовано: 10 ноя 2024
  • 군집분석 개요에 대해 설명하고 대표적인 방법론이 계층적군집화와 K-means 군집화 방법론에 대해 설명한다. 군집화 결과에 대한 검증으로 Silhouette기법을 설명한다.

Комментарии • 30

  • @Rhodesparc
    @Rhodesparc 6 месяцев назад +1

    외국에서 대학원과정 진행중입니다. 가끔 튜토리얼 시간에 학생들에게 좀 더 쉽게 설명시켜주고 싶지만, 많은 어려움이 있었는데 교수님 강의 듣고 다시 한 번 정리하고 나니 수업 진행이 훨씬 수월해졌습니다. 여러모로 감사합니다.

  • @rain-kp6cf
    @rain-kp6cf Год назад

    단연 가장 알기쉽게 설명해주시는듯요
    알기쉽게 설명하는게 진짜 실력자

  • @윙윙-r9z
    @윙윙-r9z 3 года назад +2

    인문계열 비전공자입니다. 기초지식 없이도 이해할수있게 설명해주셔서 감사합니다!

  • @jlee1558
    @jlee1558 Год назад

    교수님 덕분에 머신러닝이 뭔지 배우고 있습니다. 진심으로 고맙습니다.

  • @TheMamoru0328
    @TheMamoru0328 4 года назад +4

    좋은 강의 정말 감사합니다~

  • @퉁퉁-f8d
    @퉁퉁-f8d 3 года назад +4

    교수님의 강의력으로 인해 제가 왜 연세대학교에 입학했을까 후회가 드는 밤이네요...

  • @jeonghoonheo6469
    @jeonghoonheo6469 4 года назад

    교수님, 강의 잘들었습니다. 또한 교수님 경험도 알려주셔서 감사합니다.

  • @haikuandbeth
    @haikuandbeth 3 года назад

    훌룡한 강의 감사히 잘 듣고있습니다
    감사합니다 교수님

  • @nk7822
    @nk7822 5 месяцев назад

    이해하기 쉽게 설명해주셔서 감사해요. 55분 16초 즘 bi를 군집내의 평균, ai를 군집간의 평균으로 설명하셨는데, 강의 노트와 맞는 내용인지 문의드립니다.

  • @winuim2222
    @winuim2222 3 года назад +6

    다음 생에는 고려대에 입학하겠습니다.

  • @MrBoogie4444
    @MrBoogie4444 Год назад +1

    이해됬어요!

  • @쉼돌
    @쉼돌 6 дней назад

    안녕하세요, 교수님. 강의 감사합니다.
    혹시 해당 영상의 내용과 자료를 출처 표기하고 대학 과제에 인용해도 괜찮을지 문의드립니다!

  • @sms200uk
    @sms200uk 5 лет назад +1

    강의를 들으면서 노트에 정리해가면서 머신러닝 정말 잘 배우고 있습니다 :) 일반화선형모델(GLM)도 혹시 강의 올려주실 수 있나용??

  • @가끔씩-o4g
    @가끔씩-o4g 4 года назад

    강의 잘 들었습니다! 하나 여쭤보고싶은게 있는데 Silhouette 기법으로 검증할때 0.5 이상이면 타당하다고 하셨는데 지금 제가 하고 있는 연구에 들어가는 인자가 30개정도 되고 k평균군집을 해보면 k값에 따라 달라지긴하지만.. 0.1~0.2정도 됩니다. 이건 군집화가 되었다고 볼수있을까요? 인자가 많아진다면 아무래도 s값이 작아질것같은데 그런것에 대한 보정은 없는지 여쭤보고싶습니다. 다시한번 감사드립니다

    • @김성범교수산업경영공
      @김성범교수산업경영공  4 года назад

      0.1 ~ 0.2이면 군집화가 제대로 이루어졌다고 보기 어렵습니다. 인자 30개는 작은 편에 속합니다. 군집 평가를 할때 Silhouette 포함 여러개를 함께 보시길 권합니다.

  • @hyun7998
    @hyun7998 3 года назад

    계층적 군집화 행렬에서 거리가 짧은게 2개일때는 뭐부터 묶어야하나요?

  • @허준회-d2l
    @허준회-d2l 5 лет назад +1

    감사합니다. 최고예요! 전이 학습에 관한 내용도 듣고싶습니다 :)