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- 이번 세션에서는 K-Mean을 사용하여 여러 재무적 지표를 통해 주식을 분류
- 이 비디오는 K-Mean 알고리즘의 개요를 통한 데이터간의 숨겨진 구조를 찾는 것을 소개
- Part 2 데이터 수집
- 데이터 수집. TD Ameritrade API를 통해 주식 데이터를 모으고 Pandas 데이터프레임에 저장
- Part 3 데이터 변형
- 모든 모델링에서 매우 중요한 탐색적 분석. 아웃라이어 제거, 데이터 분류, 데이터 정상화 등 데이터변형
- 통계를 사용한 데이터 요약과 시각화
- Part 4 주성분분석과 Plotting
- 주성분분석과 Plotting
- 주성분분석은 분산을 최대한 보전하며 서로 직교하는 축을 찾아 고차원 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변형하는 기법입니다. 중복값을 최소화하고 K-Mean 알고리즘을 효율화 하는데 중요
- Part 5 모델 만들기
- 모델을 만들고 훈련시키는 내용. K-Mean모델 인스턴스를 만들고, 데이터를 모델에 적용하며, 평가 단계에 사용될 여러 지표들을 계산
- Part 6 모델 평가
- 생성된 모델의 성능과 K-Mean을 찾는 분석능력을 평가. 이를 통해 데이터 시각화를 통해 각 데이터 카테고리를 표현
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- Part 1 개요
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