[개념편] 머신러닝 비지도학습 - 군집분석 (K-means clustering), 이것만 알고가자!(K-medoids 클러스터링, 거리계산, Elbow Method)

안녕하세요! BigZami입니다. 이번 글에서는 비지도 학습의 가장 대표적인 분석 방법인 K-means / K-medoids 군집 분석에 대해 다뤄보고 iris 데이터를 이용해 빅재미로 직접 분석을 해보도록 하겠습니다! 지금부터 K-means clustering에 대해 알아가 볼까요? 1. 머신러닝(Machine Learning)이란? 머신러닝이란, 데이터를 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 알고리즘을 말합니다. K-means / K-medoids 군집 분석에 앞서서, 머신러닝에 대한 이야기를 먼저 해볼까해요. 기계학습이라고도 하며, 크게 3종류로 나뉩니다. ① 지도 학습 정답이 있는 데이터를 활용하여 데이터를 학습시키는 방법입니다. [그림1] 지도학습 예를 들어, 자동차 사진을 사용해 학습시킨다고 가정해보겠습니다. 이를 위해 여러 회사의 자동차 사진을 수집한 후 각 사진이 어느 회사의 자동차인지 알 수 있게 합니다. ...

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