분포 기반 클러스터링 Logo

Distribution-based Clustering

분포 기반 클러스터링
4개 레벨
분포 기반 클러스터링은 데이터의 확률 분포를 모델링하여 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 방법이에요. 이 기법은 주로 Gaussian 혼합 모델과 같은 통계적 접근을 사용해요. 결과적으로, 각 클러스터는 특정한 분포로 표현되며 명확한 경계를 가지지 않을 수 있어요.
분포 기반 클러스터링 스킬 여정을 시작하세요
4개의 레벨을 통해 체계적으로 학습하고, 커리어 성장의 기반을 다지세요.
4 레벨 로드맵
단계별 역량 인증

학습 로드맵

4개 레벨
전체 4

Lv 1. 정규분포와 우도추정 개념을 설명할 수 있어요

  1. 1. 정규분포
  2. 2. 다변량 정규분포
  3. 3. 우도함수
  4. 4. 로그우도
  5. 5. 최대우도추정

Lv 2. EM 알고리즘으로 혼합모델을 추정할 수 있어요

Lv 3. 모델 선택 기준을 통해 최적 군집 수를 결정할 수 있어요

Lv 4. 베이지안 방법과 비모수적 확장 개념을 알아요

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