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소개
"K-means알고리즘 설명 강의록"에 대한 내용입니다.
K-means 알고리즘의 기본 설명 및
Jupyter Notebook(Python 문법)과 연동되어 코드 설명,
예제 및 연습문제 다소 있음.목차
1. 데이터 분석 자료의 업로드 및 활용
2. K 평균 알고리즘 개요
3. K 평균 알고리즘 원리
4. 예제 코드
5. 실습 코드
6. 참고
본문내용
1. 데이터 분석 자료의 업로드 및 활용
• 절대 참조
C:\Users\administrator\Desktop\Python\DataStudy 또는
https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red등,
다운받은 파일의 주소나 웹사이트 기반 html 주소를 기반으로 외부 데이터를 업로드하는 방법.
• 상대 참조
현재 사용자가 Jupyter Notebook에서 다루고 있는 파일을 ‘기준＇으로 주소를 계산해 참조한다.
pd.read_csv(‘상대 주소’+’파일명’)의 방식으로 입력하여 외부 데이터를 업로드한다.
/ : 가장 최상의 디렉토리. Ex) 로컬 디스크’C’폴더 )
./ : 현재위치 ../ : 현재 위치의 상단 폴더 (두 단계 위는 ../../)
• 내부 참조
외부 데이터가 아닌, 사이킷런(Scikit-learn)라이브러리중 datasets에 내재된 기본 데이터를 직접 불러와서 사용하는 등의 방식이다. 별도의 외부데이터를 설치하거나 구하지 않아도 바로 분석할 수 있는 장점이 있다.참고자료
· https://teddylee777.github.io/scikit-learn/Sklearn-dataset-%EB%AA%A8%EB%93%88%EC%9D%84-%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%98%EC%97%AC-dataset%EB%A1%9C%EB%94%A9%ED%95%98%EA%B8%B0
· https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=gkenq&logNo=10188552802&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F
· https://ko.wikipedia.org/wiki/K-%ED%8F%89%EA%B7%A0_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98#cite_note-HanJiawei-7
· 파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북, 크리스 알본, 한빛미디어
· https://rfriend.tistory.com/346
· https://hogni.tistory.com/5
· https://kongdols-room.tistory.com/172태그
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자료후기
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