[Visualization] Interact Clustering with Kmeans (with any data)(continuous)

이번에 k-means를 이용해서 interact plot을 그려보는 것을 해볼 일이 있어서 서칭을 하다 보니, iris로 k-means를 활용해서 시각화한 것을 찾았다. 그래서 좀 더 확장하여 클래스로 만들어서 다양한 데이터가 들어왔을 때 적용할 수 있게 바꿔봤다. 일부 코드 중에 수정할 부분이 있어서 수정함 (argmax 보다는 dictionary로 관리를 해야 정확한 값을 뽑을 수 있음) 해당 글을 들어가면 잘 설명을 해줄 테니, 기술적인 내용은 들어가서 확인해주시기 바란다! 아주 대충 설명한다고 하면 cluster 예측값 각각에서 실제 값의 빈도를 세었을 때, 가장 많은 빈도를 가진 클래스로 매핑을 시켜줘서 라벨을 붙인다. 그리고 참고로 알다시피 k-means 같은 경우 거리 기반이 주로 유클리디안..

2020.10.09