37. [ADsP 시험 대비/3과목]군집화 기법과 그 활용: 데이터 내 자연적 그룹 발견

안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다. 군집분석은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하여 자연적인 분류를 만드는 머신러닝의 비지도 학습 방법입니다. 이 분석은 시장 세분화, 사회적 네트워크 분석, 생물학적 분류 등 다양한 분야에서 응용됩니다. 이 포스팅에서는 k-평균, 계층적 군집화, 밀도 기반 군집화와 같은 주요 군집화 기법들을 소개하고, 이 기법들이 데이터 분석에서 어떻게 활용되는지 살펴봅니다. 군집화 기법 소개 k-평균 군집화(K-Means Clustering) 가장 널리 사용되는 군집화 기법 중 하나로, 사전에 정해진 k개의 클러스터로 데이터를 그룹화합니다. 각 클러스터의 중심을 계산하고, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당함으로써 작동합니다. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 데이터 포인트들을 개별 클러스터로 간주하고 시작하여, 가장 가까운 클러스터끼리 차례대로 병합해 나가는 방식입니다. 이 방법은 덴드로그램이라는...

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