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훌륭한 강좌 잘보고 갑니다. 선생님
내가 찾던 바로 그 영상을 한글로 볼 수 있다니.. 정말 너무 감사해요. k-mean cluster 시각화하는 것까지 강의 듣고도 이해를 못했는데 하나씩 따라하다보니 이론이 머리속으로 쫙 스며든 기분이에요 ㅠㅠ 감사합니다.
헐, 이 강의를 상당히 오래전에 올려두셨군요. ^^ 비지도 학습의 일종인 K클러스터링이 궁금해서 찾아봤더니 역시나 허선생님 강의자료가 떠네요. 잘보고 갑니다.^^
이해가 너무 잘되었습니다! 설명해주셔서 감사합니다.
데이터 분석 쪽 진로를 생각하는 비전공자입니다. 정말 항상 감사합니다!!!!!
우와 한번듣고 바로 이해가 다됐어요 감사합니다. 완전 명강의네요
친절한 설명 감사합니다! 허민석님 영상 이거저거 계속 보는 중이에요. 너무 좋네요
Sangmin Lee 감사합니다, 언제나 질문 생기시면 답글 남겨주세요! 즐공하세요 ^^
K-평균 군집화에 대해서 이해가 잘 안갔는데 이 설명보고 이해했습니다. 너무 감사드려요
지금 영상 정주행 중인데, 개인적으로 애매했건 부분들을 확실히 쉽게 짚어주셔서 너무 좋습니다. 감사합니다!!
와우. 미팅이 있어서 벼락치기중이었는데 설명을 너무 잘 하십니다. 전 프로그래머도 아니고 엔지니어도 아닌데 어느 정도 개념??은 이해가 되었어요. 내일 미팅에 조금은 자신감이 생긴 기분이네요. 간결명료한 설명 고맙습니다.
이론에서 실습 코드 까지 강의 정말 잘보고 갑니다. 구독 바로 눌렸어요.정말 감사합니다!
Mind Mining 도움되셨다는 댓글만큼 행복한댓글이 없어요! 감사합니다!
깔끔하게 잘보고 갑니다 .
안녕하세요, 혹시 위의 예제에서도 yellowbrick을 이용하여 최적의 k값을 구할 수 있나요?
정말 잘 보고있습니다!! 변수가 세개 이상인 경우 kmean을 돌렸을때 클러스터링이 되는거같긴한데 모든 피쳐가 적용되어 클러스터링 되는건가요? 적용이 안된거라면 PCA는 필수겠죠?
모든 피처가 적용됩니다. pca하기 전에 scree plot으로 몇개의 피처가 중요한 지 대략 알 수 있습니다. Dbscan으로 클러스터링하는 거도 좋을 거 같습니다.
Minsuk Heo 허민석 우와 감사합니다!!!!👏
와 진짜 너무 감사해요......
정말 감사합니다! 혹시 위의 코드에서 3개를 임의의 centroid를 지정한 이후에, 그 중 1개는 지정 centroid로 하고 싶은데, 코드를 어떻게 짜야할지 모르겠네요...답변 주시면 감사하겠습니다 ㅜㅜ
송성윤 코드를 직접 짜셔야할 것 같아요. 사이킷런에 그런 기능은 없는 것으로 알고 있어요. 파이썬으로 직접 kmean 구현하시면 될거 같습니다.
대박
파이썬에서 pandas 함수를 사용할수 없다고 뜨는데 어떻게사용하셧나요? ㅜ
변수가 3개 이상일 경우 군집화된 결과를 시각화로 확인할수는 없는거죠?
ethan kim 3개 이상인 변수로 시각화는 불가능하지만, 차원을 축소하여 시각화할 수는 있습니다. 아래 제 PCA 비디오 보시면 도움이 될 것 같습니다. ruclips.net/video/DUJ2vwjRQag/видео.html
![[머신러닝] 오버피팅 (overfitting)](http://i.ytimg.com/vi/f4sP7OE68-A/mqdefault.jpg)
![[머신러닝] 오버피팅 (overfitting)](/img/tr.png)
![[머신러닝] PCA 차원 축소 알고리즘 및 파이썬 구현 (주성분 분석)](http://i.ytimg.com/vi/DUJ2vwjRQag/mqdefault.jpg)
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훌륭한 강좌 잘보고 갑니다. 선생님
내가 찾던 바로 그 영상을 한글로 볼 수 있다니.. 정말 너무 감사해요. k-mean cluster 시각화하는 것까지 강의 듣고도 이해를 못했는데 하나씩 따라하다보니 이론이 머리속으로 쫙 스며든 기분이에요 ㅠㅠ 감사합니다.
헐, 이 강의를 상당히 오래전에 올려두셨군요. ^^ 비지도 학습의 일종인 K클러스터링이 궁금해서 찾아봤더니 역시나 허선생님 강의자료가 떠네요. 잘보고 갑니다.^^
이해가 너무 잘되었습니다! 설명해주셔서 감사합니다.
데이터 분석 쪽 진로를 생각하는 비전공자입니다. 정말 항상 감사합니다!!!!!
우와 한번듣고 바로 이해가 다됐어요 감사합니다. 완전 명강의네요
친절한 설명 감사합니다! 허민석님 영상 이거저거 계속 보는 중이에요. 너무 좋네요
Sangmin Lee 감사합니다, 언제나 질문 생기시면 답글 남겨주세요! 즐공하세요 ^^
K-평균 군집화에 대해서 이해가 잘 안갔는데 이 설명보고 이해했습니다. 너무 감사드려요
지금 영상 정주행 중인데, 개인적으로 애매했건 부분들을 확실히 쉽게 짚어주셔서 너무 좋습니다. 감사합니다!!
와우. 미팅이 있어서 벼락치기중이었는데 설명을 너무 잘 하십니다. 전 프로그래머도 아니고 엔지니어도 아닌데 어느 정도 개념??은 이해가 되었어요. 내일 미팅에 조금은 자신감이 생긴 기분이네요. 간결명료한 설명 고맙습니다.
이론에서 실습 코드 까지 강의 정말 잘보고 갑니다.
구독 바로 눌렸어요.
정말 감사합니다!
Mind Mining 도움되셨다는 댓글만큼 행복한댓글이 없어요! 감사합니다!
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안녕하세요, 혹시 위의 예제에서도 yellowbrick을 이용하여 최적의 k값을 구할 수 있나요?
정말 잘 보고있습니다!! 변수가 세개 이상인 경우 kmean을 돌렸을때 클러스터링이 되는거같긴한데 모든 피쳐가 적용되어 클러스터링 되는건가요? 적용이 안된거라면 PCA는 필수겠죠?
모든 피처가 적용됩니다. pca하기 전에 scree plot으로 몇개의 피처가 중요한 지 대략 알 수 있습니다. Dbscan으로 클러스터링하는 거도 좋을 거 같습니다.
Minsuk Heo 허민석 우와 감사합니다!!!!👏
와 진짜 너무 감사해요......
정말 감사합니다! 혹시 위의 코드에서 3개를 임의의 centroid를 지정한 이후에, 그 중 1개는 지정 centroid로 하고 싶은데, 코드를 어떻게 짜야할지 모르겠네요...답변 주시면 감사하겠습니다 ㅜㅜ
송성윤 코드를 직접 짜셔야할 것 같아요. 사이킷런에 그런 기능은 없는 것으로 알고 있어요. 파이썬으로 직접 kmean 구현하시면 될거 같습니다.
대박
파이썬에서 pandas 함수를 사용할수 없다고 뜨는데 어떻게사용하셧나요? ㅜ
변수가 3개 이상일 경우 군집화된 결과를 시각화로 확인할수는 없는거죠?
ethan kim 3개 이상인 변수로 시각화는 불가능하지만, 차원을 축소하여 시각화할 수는 있습니다. 아래 제 PCA 비디오 보시면 도움이 될 것 같습니다.
ruclips.net/video/DUJ2vwjRQag/видео.html