1장. 클러스터링 소개
__소개
__비지도 학습과 지도 학습의 차이
__클러스터링
____클러스터 식별
____2차원 데이터
____연습 1: 데이터에서 클러스터 인식
__k-평균 클러스터링 소개
____수학이 필요 없는 k-평균 연습
____k-평균 클러스터링 심화 연습
____대안 거리 메트릭-맨해튼 거리
____더 깊은 차원
____연습 2: 파이썬으로 유클리드 거리 계산
____연습 3: 거리 개념으로 클러스터 구성
____연습 4: 직접 k-평균 구현
____연습 5: 최적화를 통한 k-평균 구현
____클러스터링 성능: 실루엣 점수
____연습 6: 실루엣 점수 계산
____활동 1: k-평균 클러스터링 구현
__요약
2장. 계층적 클러스터링
__소개
____클러스터링 다시 살펴보기
____k-평균 다시 살펴보기
__계층 구조
__계층적 클러스터링 소개
____계층적 클러스터링 수행 단계
____계층적 클러스터링 연습 예제
____연습 7: 계층 구성
__연결
____활동 2: 연결 기준 적용
__응집 vs 분산 클러스터링
____연습 8: scikit-learn을 사용한 응집 클러스터링 구현
____활동 3: 계층적 클러스터링과 k-평균 비교
__k-평균 vs 계층적 클러스터링
__요약
3장. 이웃 접근과 DBSCAN
__소개
____이웃으로서의 클러스터
__DBSCAN 소개
____DBSCAN 심화 학습
____DBSCAN 알고리즘 연습
____연습 9: 이웃 반경 크기의 영향 평가
____DBSCAN 속성 - 이웃 반경
____활동 4: DBSCAN 처음부터 구현
____DBSCAN 속성-최소 지점 수
____연습 10: 최소 지점 수의 영향 평가
____활동 5: DBSCAN과 k-평균 그리고 계층적 클러스터링 비교
__DBSCAN 대 k-평균과 계층적 클러스터링
__요약
4장. 차원 축소와 PCA
__소개
____차
