Day 18 - 여정의 시작

#PCA, #Clustering, #K-Means

오늘 배운 것:

1. Clustering
-  비지도 학습에서 데이터와 연관된 그룹을 바탕으로 유사한 그룹을 생성하는 방법
- K-means clustering: K 그룹으로 반복적으로 데이터간의 유사성을 계산하여 분류를 최적화

2. 학습의 종류
- 비지도 학습: 라벨이 있다.
- 지도 학습: 라벨이 없다.
- 강화 학습: 보상과 처벌

3. PCA
- Clustering을 위한 단계
- 모든 데이터의 유사성을 추려, 분포를 특정 구간에서 일정하게 하는 것

앞으로의 과제:

1. PCA와 많이 친해져야할 것 같다.
2. K-Means Clustering 과도 많이 친해져야 할 것 같다.
3. 학습에 따라 어떻게 적절한 모델을 선택해야 할지 알아야 할 것 같다.

그 외 느낀 점:

- 데이터의 차원 축소에서, scree plot을 통해 적절한 선택을 할 수 있다는 것이 흥미롭다.
- K-Means Clustering 이 생각보다 손에 잡히지 않는다. PCA를 먼저 잘 이해해야 할 것 같다.
- 오늘 과제를 제대로 제출할 수 있을지 걱정된다. 주말에 시간을 들여 이번 주 내용을 많이 복습해야겠다.
- 각 학습의 종류에 대해 구분할 수 있는 눈을 가져야겠다.