머신러닝 : 비지도 학습(Unsupervised Learning) - 군집화와 차원 축소를 이용한 데이터 구조 및 패턴 발견 방법

비지도 학습(Unsupervised Learning) 머신러닝의 개념 중 하나인 '비지도 학습'에 대해 설명하겠습니다. 비지도 학습(Unsupervised Learning)은 레이블이 없는 데이터를 사용하여 학습하는 머신러닝 방법입니다. 지도 학습과 달리 입력 데이터만 주어지며, 출력 데이터(레이블)이 제공되지 않습니다. 비지도 학습의 주요 목표는 데이터의 구조나 패턴을 찾아내는 것입니다. 이 방식은 데이터의 숨겨진 특성이나 구조를 발견할 때 유용합니다. 비지도 학습의 대표적인 예 비지도 학습의 대표적인 예로는 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality Reduction)가 있습니다. 군집화(Clustering) 군집화(Clustering): 군집화는 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 과정입니다. 이를 통해 데이터의 구조를 파악하고, 패턴을 발견할 수 있습니다. 대표적인 군집화 알고리즘으로는 K-평균(K-means) 알고리즘이 있습니다. 차원 축소...

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