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머신러닝(클러스터링) 2024.04.02 - [데이터 분석 공부/머신러닝] - 머신러닝 - 클러스터링(계층적 군집화) 머신러닝 - 클러스터링(계층적 군집화) 1. 계층적 군집화 상향식 군집화(일반적임) 하향식 군집화 장점 군집의 갯수를 정해줄 필요가 없다. 군집 간 계층적 관계를 찾아낼 수 있다. 방법 Single Linkage : 두 군집 사이 최소 거리 이용 Complete eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 2024.04.02 - [데이터 분석 공부/프로젝트] - 최종 프로젝트 7일차(24.04.02) 최종 프로젝트 7일차(24.04.02) 최종 프로젝트 7일차입니다. 금일은 가게명을 클릭하고 플레이스 페이지가 열림과 동시에 전혀 다른 페이지가 함께 열리는 오류와 리..

최종 프로젝트 7일차입니다. 금일은 가게명을 클릭하고 플레이스 페이지가 열림과 동시에 전혀 다른 페이지가 함께 열리는 오류와 리뷰 탭의 '더보기' 버튼을 클릭했을때 '거리뷰' 페이지가 열리는 오류를 수정했습니다. sleep() 시간 늘이기 driver.switch_to.parent_frame()을 driver.switch_to.default_content()로 변경하기 class name 변경하기 를 시도해봤지만 위 방법들로는 해결할 수가 없었습니다. 그러다가 def page_down(num): body = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'body') #body.click() for i in range(num): body.send_keys(Keys.PAGE_DOWN) ..

1. 계층적 군집화 상향식 군집화(일반적임) 하향식 군집화 장점 군집의 갯수를 정해줄 필요가 없다. 군집 간 계층적 관계를 찾아낼 수 있다. 방법 Single Linkage : 두 군집 사이 최소 거리 이용 Complete Linkage : 두 군집 사이 최대 거리 이용 Average Linkage : 포인트와 포인트 사이 모든 거리의 평균 Centroid Linkage : 각 군집의 centroid(무게 중심) 값 사이 거리 Ward Linkage(가장 많이 사용되며 계층적 군집화 라이브러리 기본값으로 지정되어있음) 클러스터 내 각각의 centroid와 거리의 제곱합(SSE) 계산 두 클러스터를 하나의 군집으로 만들었을 때의 새로운 평균과의 거리제곱합 계산 그 차이 = Ward Distance / 이 ..

최종 프로젝트 2024.04.01 - [데이터 분석 공부/프로젝트] - 최종 프로젝트 6일차(24.04.01) 최종 프로젝트 6일차(24.04.01) 최종 프로젝트 6일차입니다. 금일은 팀원들과 함께 지금까지 개별적으로 진행한 크롤링 진척 사항을 공유하고, 앞으로의 일정에 대해서 이야기 나누는 시간을 가졌습니다. 모두 큰 문제없이 크 eyeoftheworld1209.tistory.com 최종 프로젝트 6일차입니다. 팀원들과 함께 진행한 팀 회의 결과를 바탕으로 데이터를 추가적으로 크롤링하는 작업을 진행했습니다. 자세한 내용은 위 포스팅에 정리해두었습니다.