머신러닝(Machine Learning)2 K-means Clustering Algorithm 이해 및 구현 K-Means Clustering Algorithm 이란?¶ 일반적으로 군집(clustering)의 목적은 비슷한 데이터끼리 묶어서 새로운 패턴이나 인사이트를 발견하는 것 입니다.clustering 알고리즘은 비지도 학습(Unsupervised learning) 방식이기 때문에 추가적인 label같은 정보가 필요 없습니다. 오로지 데이터만 주어진 상태에서 비슷한 데이터를 하나의 클러스터(cluster)로 묶기 위해서 다양한 방법들이 제시되었습니다. 주어진 데이터가 얼마나 뭉쳐있는지를 기준으로 묶을 수 있고, 각 데이터가 얼마나 떨어져 있는지 계산하여 가까운 데이터끼리 하나의 군집으로 묶을 수도 있으며, 데이터의 분포를 기준으로 비슷한 분포를 따르는 데이터끼리 묶는 방법 등을 생각해 볼 수 있습니다. 이번.. 2022. 10. 26. [논문 리뷰] What is in Your Password? Analyzing Memorable and Secure Passwords using a Tensor Decomposition / PARAFAC2 decomposition을 이용한 분석 최근 프로젝트와 관련하여 벤치마킹할 논문을 정해서 읽어보게 되었습니다. 제목은 "What is in Your Password? Analyzing Memorable and Secure Passwords using a Tensor Decomposition"이며 2019년 The World Wide Web Conference에 publish 된 논문이며, 자세한 내용은 직접 읽어보는걸 추천합니다. 본 글에서는 간단히 논문의 대략적인 내용에 대해 정리합니다. 논문 링크 : https://dl.acm.org/doi/10.1145/3308558.3313690 What is in Your Password? Analyzing Memorable and Secure Passwords using a Tensor Decomp.. 2022. 7. 18. 이전 1 다음
