데이터에 있는 자연적인 그룹과 패턴을 찾아내고 시각화할 수 있습니다. 군집분석은 데이터셋에 있는 감춰진 패턴이나 그룹을 찾기 위해 군집화 알고리즘을 적용하는 것을 수반합니다.
따라서 군집분석은 탐색적 데이터 분석에 자주 사용되지만, 이상 감지와 지도 학습을 위한 전처리에도 사용됩니다. 군집화 알고리즘에서는 어떤 그룹(또는 군집) 내 데이터가 다른 군집의 데이터에 비해 더 유사성이 높도록 그룹을 형성합니다.
유클리드, 확률, 코사인 거리, 상관관계 등 다양한 유사성 척도를 활용할 수 있습니다. 대부분의 비지도 학습은 군집분석의 일종입니다.
군집화 알고리즘은 크게 두 가지로 구분할 수 있습니다. 1. 널리 사용되는 k-평..........
군집 분석 (Cluster Analysis)란?에 대한 요약내용입니다.
자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.
