Family in August

머신러닝을 활용해 클러스터링을 한 후에 새로운 아이템이 생겼을 때 그 아이템이 어떤 클러스터에 속하는지 알 수 있는 방법을 알아보겠습니다. 머신러닝에서 클러스터링을 활용하면, 새로운 아이템이 생길 때 그 아이템이 어떤 클러스터에 속하는지 알 수 있는 방법으로 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘이 있습니다. KNN 알고리즘은 데이터 포인트 중 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아, 그 중 가장 많은 클래스로 분류하는 방식입니다. 아래는 KNN 알고리즘을 활용하여 클러스터링 결과를 계산하는 샘플 코드입니다. python import numpy as np from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 데이터 셋 X = np.array([[1, 2],..

데이터 수집: 키워드 단어를 추출하기 위해서는 많은 리뷰 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 각 리뷰에서 빈도수가 높은 단어를 추출할 수 있습니다. 데이터 전처리: 데이터를 수집한 후, 데이터를 전처리 합니다. 전처리 과정에서 불용어를 제거하고, 정규화를 해야 합니다. 텍스트 벡터화: 데이터를 전처리한 후, 텍스트 벡터화 과정을 거쳐 머신러닝 알고리즘에 적용 가능한 형태로 변환합니다. 키워드 단어 분석: 데이터가 벡터화된 후, 토픽 모델링 기술(LDA 등)을 이용하여 키워드 단어를 추출할 수 있습니다. 분석 결과 확인: 키워드 단어를 추출한 후, 결과를 확인하여 적절한 개수의 키워드 단어를 선택하여 적용할 수 있습니다. 다음엔 파이썬의 자연어 처리 모듈을 활용하여 문장을 분석하는 방법을 알아보겠습니다.