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복합대입 연산자(약식 대입 연산자)

·       대입 연산자와 다른 연산자를 결합하여 만든 다양한 복합 대입 연산자를 제공합니다.

·       대입 연산자와 산술 연산자를 함께 사용하는 연산자로 반복되는 변수가 생략된 형태입니다.

·       대입 연산자와 같은 우선순위를 가지며, 대입 연산자와 마찬가지로 결합순서는 오른쪽에서 왼쪽입니다.

 

연산자

의미

+=

왼쪽 변수값과 더하기 연산 수행하면서 대입

-=

왼쪽 변수값에서 빼기 연산을 수행하면서 대입

*=

왼쪽 변수값과 곱하기 연산을 수행하면서 대입

/=

왼쪽 변수값에 나누기 연산 수행하면서 대입

%=

왼쪽 변수값에 나머지 값을 구하면서 대입

 

 

 

복합대입 연산자 의미

산술 연산자와 대입 연산자를 하나로 나타내는 기호

산술 연산자

복합대입 연산자

 

a = a + b

a += b

a b의 합을 a에 저장

덧셈 연산

a = a - b

a -= b

a에서 b를 뺀 차를 a에 저장

뺄셈 연산

a = a * b

a *= b

a b의 곱을 a에 저장

셈 연산

a = a / b

a /= b

a b로 나눈 몫을 a에 저장

나눗셈 연산

a = a % b

a %= b

a b로 나누었을 때 나머지를 a에 저장

나머지 연산

 

 

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연산자(Operator)

·       연산자란 자료의 가공을 위해 정해진 방식에 따라 계산하고 결과를 얻기 위한 행위를 의미하는 기호들을 의미합니다.

·       각 연산자들은 연산을 하기 위해 인식하는 자료형들이 정해져 있습니다.

 

 

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복합 대입 연산자

   

   

소스코드

   

#include <stdio.h>

int main(void) {

int num1=1, num2=2, num3=3, num4=4, num5=5;

num1 = num1 + num2;

//num1 += num2;

printf("복합 덧셈 연산 결과: %d\n", num1);

num2 = num2 - 2;

//num2 -= 2;

printf("복합 뺄셈 연산 결과: %d\n", num2);

num3 = num3 * 2;

//num3 *= 2;

printf("복합 곱셈 연산 결과: %d\n", num3);

num4 = num4 / 2;

//num4 /= 2;

printf("복합 나눗셈 연산 결과: %d\n", num4);

num5 = num5 % 2;

//num5 %= 2;

printf("복합 나머지 연산 결과: %d\n", num5);

printf("%d, %d, %d, %d, %d \n",num1, num2, num3, num4, num5);

return 0;

}


   

   

출력결과

   

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연산자와 피연산자

구분

설명

연산자(Operator)

연산을 수행하는 기호

피연산자(Operand)

연산에 참여하는 변수나 상수

   

피연산자

연산자

피연산자

3

+

7

   

   

연산자의 종류

분류

연산자

대입 연산자

=

산술 연산자

+, -, *, /, %

복합 대입 연산자

+=, -=, *=, /=, %=

증감연산자

++, --

관계 연산자

>, <, ==, !=, >=, <=

논리 연산자

&&, ||, !

조건 연산자

? :

비트 논리 연산자

&, !, ^, ~

비트 이동 연산자

>>, <<

  

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대입연산자, 복합대입 연산자

    

   

소스코드

  1.  public class OperatorEx09 {
  2.          
  3.         public static void main(String[] args){
  4.                  
  5.                 System.out.println("=======대입 연산자=========");
  6.                 int a = 100;
  7.                 int b = 3;             
  8.                 System.out.println("a : " + a);
  9.                 System.out.println("b : " + b);
  10.                  
  11.                  
  12.                 System.out.println("\n=======복합대입 연산자======");
  13.                 a += b;
  14.                 System.out.println("a +=b : " + a);
  15.                 System.out.println("a : " + a);
  16.                 System.out.println("b : " + b);
  17.                  
  18.                 a -= b;
  19.                 System.out.println("a -=b : " + a);
  20.                  
  21.                 a *= b;
  22.                 System.out.println("a *=b : " + a);
  23.                  
  24.                 a /= b;
  25.                 System.out.println("a /=b : " + a);
  26.                  
  27.                 a %= b;
  28.                 System.out.println("a %=b : " + a);
  29.                 System.out.println("");
  30.         }
  31. }


 

   

출력결과

   

   

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k-평균 군집화(k-means clustering)

·         k-평균 클러스터링

·         사전에 결정된 군집 K 기초하여 전체 데이터를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 구분하는 방법입니다.

·         상호배반적인 K개의 군집을 형성합니다.

·         군집의 K 사전에 결정해야 합니다.

 

·         모집단 또는 범주에 대한 사전 정보가 없을 주어진 관측값들 사이의 거리를 측정하고 유사성을 이용하여 분석합니다.

·         전체 데이터를 여러 개의 집단으로 룹화함으로써 집단의 성격을 파악할 있고 데이터 전체의 구조를 이해하기 위한 방법입니다.

·         새로운 데이터와 기존 데이터 간의 유클리디안 거리가 최소가 되도록 클러스터링합니다. 기존 데이터를 기준점으로 하여 유클리디안 거리 측정 거리가 최소화되도록 k개의 군집들로 클러스터링하는 방식입니다.

·         데이터들을 k개의 클러스터로 군집하게 됩니다. 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하도록 그룹화합니다.

·         클러스터의 중심값에서 중심과의 거리를 비교합니다.

·         클러스터 간의 거리 차이의 분산을 최소화합니다.

K-means 알고리즘은 데이터 집합에서 평균을 정의하고 계산할 있으면 사용할 있습니다.

 

 

 

https://en.wikipedia.org/wiki/K-means_clustering


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