6-1. 군집 알고리즘

타깃을 모르는 비지도 학습

타깃을 모르는 사진을 종류별로 분류하려 한다. 이렇게 타깃이 없을 때 사용하는 머신러닝 알고리즘이 바로 비지도 학습이다.

<aside> 💡 비지도 학습 머신러닝의 한 종류로 훈련 데이터에 타깃이 없으므로 외부의 도움 없이 스스로 유용한 무언가를 학습해야 한다.

</aside>

• 사람이 가르쳐 주지 않아도 데이터에 있는 무언가를 학습한다.
• 먼저, 데이터를 준비하고 픽셀값을 이용하여 사진을 분류해본다.

과일 사진 데이터 준비하기

준비한 과일 데이터는 사과, 바나나, 파인애플을 담고 있는 흑백 사진이다.

• 데이터는 넘파이 배열의 기본 저장 포맷인 npy 파일로 저장되어 있다.

!wget <https://bit.ly/fruits_300_data> -O fruits_300.npy

• 이 파일에서 데이터를 로드하기 위해 넘파이와 맷플로립 패키지를 우선 임포트 한다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

• load() 메소드에 파일 이름을 전달하여 넘파이에서 npy 파일을 로드한다.

fruits = np.load('fruits_300.npy')