05-18 01:37
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- Class
- External Scheme
- 리눅스
- selenium
- dbms
- Mac
- X윈도우
- spring
- Inheritance
- python
- OOP
- 셀레니움
- Physical Scheme
- X.org
- 백준
- Entity Set
- Binary Search
- Java
- 자바
- Reference Type
- Operator
- Entity
- Polymolphism
- 리눅스 마스터 1급
- BFS
- descriptive statistics
- Unity
- preprocessing
- systemd
- literal
Archives
- Today
- Total
목록data analyze (1)
Byeol Lo
K-means 알고리즘 구현
unsupervised learning 중에 k-means 알고리즘을 읽고 구현해보았다. 1차 시도 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 데이터들 data = np.array([ [-1, 0], [0, 0], [2, 2], [3, 2], [3, 3], [-1, -1] ], dtype=np.float32) # initial center center0 = data[0] center1 = data[1] iter = 3 for _ in range(1, iter +1) : res = np.stack( (np.sum((data - center0)**2, axis=1), np.sum((data - center1)**2, axis=1)), axis=0 ) arg..
AI
2022. 7. 9. 15:30