회고노트 21주차 : K-means clustering, Streamlit 도전

 

01 K-means clustering

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- 정답이 없는 문제에 가장 가까운 정답을 찾고, 이름을 붙이는 과정이다.

- 정답이 없다 = 로우 데이터를 보고 해답을 찾는다!

- 진득하게 앉아서 답을 찾는 걸 좋아하는 성향이라면 잘 맞겠다👍

- 데이터 수집 및 정제를 잘 했다면 금방 찾을 수 있지 않을까 ? 싶다.

 

02 PCA Plot

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- 배운 과정이 다르니 팀원과의 이해도가 달랐던 문제가 있었다.

- 생각이 다른 부분은 튜터님의 상담을 통해 해결했다.

- 값이 살짝 다를 수 있지만 고차원의 시각화 용도로 사용할 수 있다.

 

02 Streamlit 시각화

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- CSS 지식이 있었다면 디자인적으로도 완성도가 높은 웹페이지를 구현할 수 있을거란 생각이 든다.

- 내부에 데이터를 집어넣는 것은 함수를 잘 사용하면 되겠다.

- 파이썬만으로도 서비스를 제공할 수 있다, 무료다라는 점이 메리트가 크구나.