유클리드 거리(Euclidean distance) · ≒ 유클리디언 거리 ≒ L2 거리(L2 Distance) · 두 점 사이의 거리를 계산할 때 흔히 쓰는 방법입니다. · 두 점 상의 직선 상의 거리를 의미합니다. · 유클리드 거리를 사용하여 유클리드 공간을 정의할 수 있으며, 이 거리에 대응하는 노름을 유클리드 노름(Euclidean norm)이라고 부릅니다. · "유클리디안 거리" 공식은 n차원의 공간에서 두 점간의 거리를 알아내는 공식입니다. http://bit.ly/38ordow https://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance 맨해튼 거리 · 빨간색, 파란색, 노란색 선 · 선의 길이는 모두 12로 같습니다. · 길(블록)을 이용한 거리 계산 방식 유클리드..

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MAPE(Mean absolute percentage error) · ≒ 평균 절대 백분율 오차 · ≒ 평균 절대 백분 오차 비율 · 정확도를 오차의 백분율로 표시됩니다. · MAPE는 백분율이기 때문에 다른 정확도 측도 통계량보다 더 쉽게 이해할 수 있습니다. · 예를 들어 MAPE가 5이면 예측 값은 평균 5% 벗어납니다. https://en.wikipedia.org/wiki/Mean_absolute_percentage_error

행렬(Matrix) · 행렬은 행(row)과 열(column)에 수를 배열하여 직4각형을 이루게 한 수의 집합을 말합니다. · 각 수들을 행렬의 원소 또는 성분이라고 말하며, 행렬은 수학의 여러 분야에서는 물론 공학·물리학·경제학·통계학 등에서 널리 응용되고 있습니다. · 역사적으로 처음에는 행렬이 아니라 행렬식 이라는 정방행렬과 연관된 수 값이 인식되었다가 점차 대수적인 것으로 행렬의 개념이 나타나게 되었고, 19세기 영국의 수학자 아서 케일리(Arthur Cayley)는 행렬이라는 용어를 도입하고 행렬의 대수적 개념을 발달시켰습니다. · 벡터와 마찬가지로 행렬에는 한 가지 유형의 스칼라만 저장할 수 있다. 따라서 모든 요소가 숫자인 행렬은 가능하지만, ‘1열은 숫자, 2열은 문자열’과 같은 형태는 불..

The Measurement of Observer Agreement for Categorical Data 직접 다운로드 or https://bit.ly/2rQXZOp

k평균 클러스터링의 수행절차(과정) 단계 설명 1 Step 클러스터링의 수 k 값를 정의 · 초기 (군집의) 중심으로 k개의 객체를 임의로 선택합니다. 2 Step 각 측정값을 클러스터에 할당 · 각 자료를 가장 가까운 군집 중심에 할당합니다. · 데이터가 분포된 공간상에 '클러스터 중심'으로 가정할 임의의 지점 k개를 선택합니다. 각 데이터는 근처에 있는 '클러스터 중심'에 할당됩니다. 3 Step 새로운 클러스터의 중심 계산 · 각 군집 내의 자료들의 평균을 계산하여 군집의 중심을 갱신(update)합니다. · 각 '클러스터 중심'을 해당 클러스터에 속한 데이터들이 평균으로 조정합니다. 4 Step 클러스터 재분류 · 군집 중심의 변화가 거의 없을 때(또는 최대 반복수)까지 단계2와 단계3를 반복합니..