머신러닝 썸네일형 리스트형 고객 데이터 클러스터링: K-Means, Agglomerative Clustering, PCA를 통한 분석 오늘은 "클러스터링"에 대해 다루어보겠습니다. 클러스터링은 데이터를 비슷한 그룹으로 나누는 작업인데요, K-Means와 Agglomerative Clustering을 사용해 고객 데이터를 클러스터링하고, PCA 기법을 통해 결과를 개선하겠습니다. > Kaggle에서 제공하는 고객 데이터를 사용했어요~import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderimport seaborn as snsfrom matplotlib import colorsf.. 더보기 서울 자전거 대여 수요 이해하기: 머신러닝 접근법 [회귀분석] 안녕하세요!오늘은 서울 공공 자전거 데이터를 활용하여 회귀 분석을 통해 자전거 대여 수를 예측하는 프로젝트를 진행하겠습니다. 서울은 자전거 대여 시스템을 통해 시민들에게 편리한 교통 수단을 제공하고 있으며, 이 데이터는 자전거 대여의 패턴과 영향을 미치는 다양한 요인을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다. 분석을 시작하기 전에 몇 가지 중요한 요소를 그래픽으로 보여드리겠습니다. 그 후, 자전거 대여 수를 세 가지 다른 머신러닝 알고리즘을 사용하여 실험하고 성능을 비교하겠습니다. 마지막으로, 가장 좋은 성능을 보인 알고리즘의 특징 중요도를 분석하여 자전거 대여 수에 영향을 미치는 가장 중요한 요소들을 이해하려고 합니다. 그럼 바로 시작하시지오~! 데이터: import pandas as pdimport nump.. 더보기 이전 1 다음
