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2023.02.17 - [머신러닝] - 클러스터링 ; 데이터 살펴보기(EDA) - (1) 클러스터링 ; 데이터 살펴보기(EDA) - (1) Clustering은 Data mining 분야에서 데이터들 간의 유사성을 기반으로 데이터들을 그룹으로 분류하는 기법이다. 머신러닝의 학습은 크게 두가지로 구분되는데 지도 학습(supervised learning) 과 비지도 학 smcho1201.tistory.com 지난 글에서 데이터를 가져온 후 각 변수들의 분포를 살펴보며, 데이터의 정보를 수집하였다. 이번 글에서는 수집한 데이터의 정보들을 근거하여 보다 학습이 잘 되도록 데이터 전처리(preprocessing) 작업을 해주어야 한다. 특히나 Clustering의 경우 데이터의 정보만을 가지고 유사도를 구하고 군..

Clustering은 Data mining 분야에서 데이터들 간의 유사성을 기반으로 데이터들을 그룹으로 분류하는 기법이다. 머신러닝의 학습은 크게 두가지로 구분되는데 지도 학습(supervised learning) 과 비지도 학습(unsupervised learning) 이다. Clustering 기법은 비지도 학습에 속하는데 비지도 학습은 따로 데이터에 대한 label이 주어지지 않는다. 대신, 데이터간의 유사도를 기반으로 데이터를 그룹화를 시킬 수 있는데 이를 군집화(cluster)라고 한다. 즉, 데이터 간의 유사성이 높은 것들을 군집화하는 것을 clustering이라고 한다. 위 그림을 보면 데이터들은 children, Adults 라벨값이 존재하고, 같은 라벨끼리 묶일 수 있도록 구분하는 것이 ..

데이터를 전처리 하는 과정에서 결측치가 존재한다면 반드시 채워주어야 한다. 이런 경우 결측치를 채우기 위해 보통 fillna를 사용하여 채우는 경우가 대부분이다. 하지만 간단하게 값을 채우는 용도로 사용할 수 있는 SimpleImputer 함수가 존재한다. fillna에 비해 할 수 있는 다양성은 줄어들지만 보다 간단하게 결측치를 채울 수 있기 때문에 단순 작업을 할 때 사용하기 적합해 보인다. 먼저 SimpleImputer 함수를 사용하기 위해 모듈을 import 해주자. import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer 이번에는 간단하게 최빈값으로 결측치를 채우는 작업을 진행하였다. imputer = SimpleImputer(strategy=..

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https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/42747 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 문제 설명 H-Index는 과학자의 생산성과 영향력을 나타내는 지표입니다. 어느 과학자의 H-Index를 나타내는 값인 h를 구하려고 합니다. 어떤 과학자가 발표한 논문 n편 중, h번 이상 인용된 논문이 h편 이상이고 나머지 논문이 h번 이하 인용되었다면 h의 최댓값이 이 과학자의 H-Index입니다. 어떤 과학자가 발표한 논문의 인용 횟수를 담은 배열 citations가 매개변수로 주어질 때,..