클러스터링(Clustering)에 대해...

인턴 생활을 하면서 프로젝트를 진행했는데 주제가 클러스터링(Clustering)이었다. 자세하게 공부했다고 보기는 힘들지만 간단하게 조사했던 것들을 적어놔야겠다. 1. 클러스터링(Clustering)이란 군집화. 라고도 불리는 클러스터링. 간단하게 요약하면 비슷한 속성을 갖는 데이터들을 하나의 클러스터(군집)로 모으는 것이다. 비지도 학습의 대표적인 예이며 대표적인 알고리즘으로 K-Means, GMM(Gaussian Mixutre Model), DBScan 등이 있다. 2. 분류(Classification)와의 차이점 자칫 분류(Classification)과 헷갈릴 수 있다. 가장 큰 차이점은 주어진 데이터에서 Label, 즉 Y값의 존재유무라 할 수 있다. Classification은 x1, x2... 등의 feature들과 함께 이 feature들을 통해 구해야하는 Y값이 주어진다. 반면 Clustering은 위에서 언급했듯 비지도 학습에 속한다. 여러 feature들을 가지고 ...

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