밑바닥부터 시작하는 데이터 과학 데이터 분석을 위한 파이썬 프로그래밍과 수학·통계 기초

Data Science

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󻱴󽴔󽴔󺈿󻺠󼬣

막상 결과를 부사장한테 보여줬더니, 부사장은 모임을 두 번 열 수 있는 예산밖

에 없다고 한다.

여러분은 “문제 없습니다”라고 말하며 다음의 코드를 작성했다.

random.seed(0)

clusterer = KMeans(k=2)

clusterer.train(inputs)

means = sorted(clusterer.means)

assert len(means) == 2

assert squared

_

distance(means[0], [-26, -5]) < 1

assert squared

_

distance(means[1], [18, 20]) < 1

그림

20

-

3

에서 보건대 한 모임 장소는 [

18

,

20

], 다른 모임 장소는 [-

26

, -

5

] 근방에

서 잡으면 된다.

그림 20-3

󽴔󺤟󽴔󺃫󻰧󽴔󺈿󻺠󻰋󺴫󽴔󺕧󺜫󽴔󺄿󻷋󻺏

20.4

k 값 선택하기

앞의 예시에서는 외부 요인이

k

값을 결정했지만, 그런 경우는 보통 드물다.

k

값

을 정할 수 있는 방법은 매우 다양하다. 쉬운 방법 중 하나는

k

값에 대해 오차

(중심점과 각 데이터 포인트 사이의 거리)의 제곱 합을 그래프로 그리고, 그 그

래프가 어디서 꺾이는지 관찰하는 것이다.

데이터과학2th.indd 294 2020-02-28 오전 9:55:47

from Scratch

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from matplotlib ...