Slid (슬리드) - 동영상 캡쳐 필기 노트 구글 크롬 확장프로그램 유튜브 강의영상에서 PPT 원본을 추출하고 강의자 필기본도 추출할 수 있습니다. ppt와 메모한 내용을 pdf로 저장할 수 있습니다. https://bit.ly/3i00HGE https://slid.cc/

변수(Variable)http://codedragon.tistory.com/6641 C - 변수의 종류

문자 특징· 컴퓨터(CPU)는 문자를 인식하지 못합니다. 그래서 컴퓨터는 ASCII 코드를 참조해서 문자를 인식하게 됩니다.· 문자형은 char형을 선호합니다. ASCIIAmerican Standards Committee for Information Interchangehttp://codedragon.tistory.com/889 문자 선언 및 저장작은따옴표('') 안에 문자 하나를 입력 (ASCII에 지정된 숫자, 문자만 저장) char c = '가'; // 한글은 2바이트 char c = a; // 작은 따옴표가 없음 char c = "o"; // 큰 따옴표 사용

자료형 변수가 저장하는 데이터 형식 int a; int자료형a변수명;문장 끝

변수 종류별 선언 변수의 종류 정수형 변수 char형, short형, int형, long형 실수형 변수 float형, double형, long double형 소스코드 #include int main(void) { //스택이라는 메모리 공간에 저장 //int : integer (정수) int a; // 변수 a (메모리 공간 a) int b; // 변수 b (메모리 공간 b) //정수형 변수: char형, short형, int형, long형 //실수형 변수: float형, double형, long double형 int c; // 정수형 변수 선언하기 float d; // 실수형 변수 선언하기 return 0; } 출력결과 출력결과 없음

k-평균 군집화(k-means clustering) · ≒ k-평균 클러스터링 · 사전에 결정된 군집 수 K에 기초하여 전체 데이터를 상대적으로 유사한 K개의 군집으로 구분하는 방법입니다. · 상호배반적인 K개의 군집을 형성합니다. · 군집의 수 K를 사전에 결정해야 합니다. · 모집단 또는 범주에 대한 사전 정보가 없을 때 주어진 관측값들 사이의 거리를 측정하고 유사성을 이용하여 분석합니다. · 전체 데이터를 여러 개의 집단으로 그룹화함으로써 각 집단의 성격을 파악할 수 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 클러스..