클러스터링과 알고리즘의 개념 차이

대량의 데이터 속에서 패턴과 구조를 발견하는 것 클러스터와 알고리즘은 AI를 이해할 때, '과정' 이라는 측면에서 애매모호한 부분이 있는 것 같아요. 그래서 개념을 확실히 해서 둘의 차이를 명확히 이해하는데 목적을 둬보려 해요!

비슷한 특성의 데이터끼리 그룹화, 클러스터링 클러스터링이란, 대량의 데이터를 비슷한 특성 또는 패턴으로 그룹화하여, 구조를 찾아내는 학습 방법을 말해요. 이 클러스터링이라는 과정을 통해, 복잡한 데이터의 구조를 이해하고, 숨겨진 패턴이나 관계를 발견하게 도와줘요.

예를 들어, 대청소를 위해 방에 있는 물건을 정리해 본 적 있으시죠? 각양각색의 볼펜은 서랍 한쪽에 모아두고, 아무렇게나 놓인 책을 크기나 내용에 따라 보기 좋게 꽂아놓잖아요.

이런 식으로 비슷한 것들을 그룹으로 묶어 정리하는 과정을 ‘클러스터링’ 이라고 합니다. c 그렇다면 인공지능은 클러스터링은 왜 하는걸까요? 1) 더 쉽게 이해하고, 찾기 위해 클러스터링은 복잡한 정보들 속에서 원하는 정보...

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