<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title><![CDATA[RSS Feed]]></title><description><![CDATA[RSS Feed]]></description><link>http://direct.ecency.com</link><image><url>http://direct.ecency.com/logo512.png</url><title>RSS Feed</title><link>http://direct.ecency.com</link></image><generator>RSS for Node</generator><lastBuildDate>Fri, 17 Apr 2026 20:24:07 GMT</lastBuildDate><atom:link href="http://direct.ecency.com/created/kmeans/rss.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title><![CDATA[1-3 Iris flowers 데이터 Scikit k-means clustering 비지도학습]]></title><description><![CDATA[Scikit-learn 라이브러리 모듈에서 제공하는 make_blobs 데이터를 사용하여 연습만 할 것이 아니라 Iris flowers 데이터를 대상으로 k-means 클러스터링 기법을 응용해 보기로 하자. 이미 필자의 저서 “파이선 코딩 초보자를 위한 Scikit∙PyTorch 머신러닝” 1장에서 Iris flowers 데이터를 대상으로 하는 각종]]></description><link>http://direct.ecency.com/kr/@codingart/1-3-iris-flowers-scikit-k-means-clustering</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/kr/@codingart/1-3-iris-flowers-scikit-k-means-clustering</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[codingart]]></dc:creator><pubDate>Sat, 04 Jan 2020 00:48:42 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/HNWT6DgoBc14riaEeLCzGYopkqYBKxpGKqfNWfgr368M9VApGDMFtcjfmfD7Dv3DSEHwbuaZQcouqYCGtt26VeWpm2SBSu5RSHqyNm8hDXMJzLRHw2v7YBvziwp?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[[kr-dev] 내 팔로워의 스파와 명성확인 (feat. k-means)]]></title><description><![CDATA[k-means 란 ? k-means clustering : 영문링크 한글링크 K-평균 알고리즘(K-means algorithm)은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 묶는 알고리즘으로, 각 클러스터와 거리 차이의 분산을 최소화하는 방식으로 동작한다. 이 알고리즘은 자율 학습의 일종으로, 레이블이 달려 있지 않은 입력 데이터에 레이블을 달아주는 역할을 수행한다.]]></description><link>http://direct.ecency.com/kr/@wonsama/kr-dev-feat-k-means</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/kr/@wonsama/kr-dev-feat-k-means</guid><category><![CDATA[kr]]></category><dc:creator><![CDATA[wonsama]]></dc:creator><pubDate>Fri, 01 Jun 2018 05:05:21 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/axopD2eJJx4gdQsLnJjey6kUY2AL5Wd4YjxeTsd5GvDkS7PQmNKatTkcj1SW?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item><item><title><![CDATA[Unsupervised Machine Learning (KMeans Clustering) with Scikit-Learn]]></title><description><![CDATA[Machine learning can be divided into two main categories, supervised machine learning and unsupervised machine learning. In supervised machine learning, we initially provide the data with it's corresponding]]></description><link>http://direct.ecency.com/machinelearning/@charlesssjb/unsupervised-machine-learning-kmeans-clustering-with-scikit-learn</link><guid isPermaLink="true">http://direct.ecency.com/machinelearning/@charlesssjb/unsupervised-machine-learning-kmeans-clustering-with-scikit-learn</guid><category><![CDATA[machinelearning]]></category><dc:creator><![CDATA[charlesssjb]]></dc:creator><pubDate>Sat, 21 Apr 2018 18:05:30 GMT</pubDate><enclosure url="https://images.ecency.com/p/2gsjgna1uruvUuS7ndh9YqVwYGPLVszbFLwwpAYXZuQfD7TrpfowcyrmTzWyVqeWHdqZDXkkWGCkYqVFyjHCiRTA4G7H27TH7CfhP4wLkcZvZtnLQE?format=match&amp;mode=fit" length="0" type="false"/></item></channel></rss>