Homework#5

Clustering은 무엇이고 similarity가 어떤 특징을 가지는가?

Minskowski distance metric은  [eqn: d ({bold x,y}) = LEFT ( sum _{ i=1} ^{p } LEFT | x_i - y_i RIGHT |^r RIGHT )^{1/r}]으로 주어진다. 이 경우  [eqn: {bold x}=(2,4)]이고 [eqn: {bold y}=(6,1)]이면, [eqn: r=1,2, inf , - inf]에 대하여 distance를 계산하고, 이 distance가 무엇인지도 설명하시오.

k-means algorithm을 설명하시오.

reference vector [eqn: {bold m}_i (i=1,2,...k)]와 data [eqn: {bold x}^t (t=1,2,...P)]가 주어진 k-means algorithm에서 [eqn: E= sum_{ t} sum_{i} b_i^t LEFT DLINE {bold x}^t - {bold m}_i RIGHT DLINE^2 = sum_{ t} sum_{i} b_i^t sum_j (x_j^t - m_ij )^2] 으로 error가 정의되었을 때, error를 최소화 시키는 [eqn: m_ij] 를 계산하시오. 계산된 결과는 어떤 의미를 지니는가?

Reinforcement learning(강화학습)에 대하여 설명하시오.

Semi-supervised learning은 무엇이고, 이 경우 unlabeled data가 왜 유용한지 설명하시오.