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๊ตฐ์ง‘ํ™”๋ฅผ ํ†ตํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ํŠน์„ฑ ํŒŒ์•…! K-ํ‰๊ท  ๊ตฐ์ง‘ํ™” โ†’ ์‚ฌ์ „์— ๊ตฐ์ง‘ ๊ฐœ์ˆ˜ k๋ฅผ ๊ฒฐ์ • โ†’ ๊ฐ ๊ตฐ์ง‘ ์ค‘์‹ฌ๊ณผ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ฑฐ๋ฆฌ ์ฐจ์˜ ์ œ๊ณฑ ํ•ฉ์„ ์ตœ์†Œํ™” ์‹œํ‚ค๋Š” ๊ฒฝ์šฐ๋ฅผ ์ฐพ๋Š” ๋ฐฉ์‹ import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans df = pd.read_csv('/Users/gyeongmincho/Desktop/๋Œ€ํ•™๊ต/๋Œ€ํ•™๊ต ๊ต์ œ ๋ฐ ์ˆ˜์—…์ž๋ฃŒ pdf/2ํ•™๋…„/์ปดํ”„ 2/์—ฐ์Šต/๊ตฐ์ง‘ํ™”/menu.csv') df_data = df.loc[:, ['๊ฐ€๊ฒฉ','ํŒ๋งค๋Ÿ‰']] km = KMeans(n_clusters=4, random_state = 0) km.fit(df_data) result = km.predict(df_data) df..
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์‹ญ์ง„์ˆ˜๋ฅผ ์ด์ง„์ˆ˜๋กœ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋‚˜? [์ง„๋ฒ•๋ณ€ํ™˜] 2์ง„์ˆ˜,8์ง„์ˆ˜,10์ง„์ˆ˜,16์ง„์ˆ˜ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• ์•Œ์•„๋ณด๊ธฐ! ์ด์ง„์ˆ˜ - ์ˆ˜๋ฅผ 0๊ณผ 1๋กœ๋งŒ ํ‘œํ˜„ ์–‘์ˆ˜์™€ ์Œ์ˆ˜๋ฅผ ๊ตฌ๋ถ„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋น„ํŠธ๊ฐ€ ํ•„์š” ๋ถ€๋™์†Œ์ˆ˜์  ๋ฐฉ์‹ - (1.???? X 2^??)๊ผด์„ ์š”๊ตฌํ•จ + 2๋Š” ์•ˆ๋จ. ๋ถ€ํ˜ธ๋ถ€(sign) โ€“ ๊ฐ€์žฅ ์•ž 1๋น„ํŠธ/ -1^sign ์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, 0์ผ ๋•Œ ์–‘์ˆ˜, 1์ผ ๋•Œ ์Œ์ˆ˜๊ฐ€ ๋จ. ์ง€์ˆ˜๋ถ€(exponent) โ€“ ๋ถ€ํ˜ธ๋ถ€ ๋’ค ๋น„ํŠธ, 2^ ๋’ค์— ๋“ค์–ด๊ฐ€๋Š” ์ˆ˜ / ์ˆ˜์˜ ํฌ๊ธฐ๋ฅผ ๊ฒฐ์ •ํ•จ / ์ง€์ˆ˜๊ฐ€ ์Œ์ˆ˜์ผ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์ƒ๊ธธ ์ˆ˜ ์žˆ์–ด -> bias๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. ์Œ์ˆ˜๋“  ์–‘์ˆ˜๋“  ์ผ์ •ํ•œ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋งŒํผ ๋ฐ€์–ด๋ฒ„๋ฆผ -> ์ˆ˜๊ฐ€ ํ•œ๊ฒฐ๊ฐ™์ด ์ปค์ง (ex -1์ด 2๊ฐ€ ๋จ) ์ฆ‰, 7์ž๋ฆฌ ๋น„ํŠธ์˜ ๊ฒฝ์šฐ 3๊ฐœ, 9์˜ ๊ฒฝ์šฐ 4๊ฐœ ์ด๋Ÿฐ์‹์œผ๋กœ ๋‚˜๋ˆ  ์Œ์ˆ˜์—๊ฒŒ๋„ ๊ธฐํšŒ๋ฅผ ์ค€๋‹ค...
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KORLEGEND
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