<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Clustering on 3rd layer</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/tags/clustering/</link><description>Recent content in Clustering on 3rd layer</description><generator>Hugo -- 0.154.5</generator><language>ko-KR</language><lastBuildDate>Sun, 10 Dec 2023 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://3rdlayer.uk/ko/tags/clustering/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>K-means, GMM, EM: 클러스터링의 세 겹 러시안 인형</title><link>https://3rdlayer.uk/ko/posts/em-kmeans-gmm/</link><pubDate>Sun, 10 Dec 2023 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://3rdlayer.uk/ko/posts/em-kmeans-gmm/</guid><description>K-means는 사실 GMM의 극단적 경우이고, GMM은 EM 알고리즘의 대표적 응용이다. 세 가지가 어떻게 하나의 프레임워크 안에서 연결되는지, 그리고 정보 기하학이 이 관계를 어떻게 설명하는지 직관적으로 풀어본다.</description></item></channel></rss>