군집화 (Clustering) 비지도 학습

목차

1. 불량분석의 활용
2. 분류(Classification)와의 차이점
3. 간단한 예시

본문내용

군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning)의 한 종류로, 데이터를 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 분류하는 기법입니다. 이를 통해 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 찾거나 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하여 관측 및 분석할 수 있습니다.

군집화는 다양한 분야에서 활용되며, 예를 들면 다음과 같은 경우에 사용될 수 있습니다:

고객 세그먼테이션: 비슷한 구매 패턴이나 행동을 보이는 고객을 그룹화하여 각 그룹에 맞는 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

이미지 분류: 유사한 특징을 가진 이미지들을 군집화하여 유형별로 구분하거나 이미지 검색 기능을 개발할 수 있습니다.

소셜 미디어 분석: 사용자들의 행동이나 관심사를 바탕으로 유사한 그룹을 형성하여 이를 기반으로 추천 시스템을 구축하거나 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다.

군집화 알고리즘은 다양한 방법으로 구현될 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-평균 군집화(K-means clustering), DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), 계층적 군집화(Hierarchical clustering) 등이 있습니다. 이 알고리즘들은 각기 다른 아이디어와 접근 방식을 가지고 있으며, 데이터의 특성과 목적에 따라 선택할 수 있습니다.

군집화의 결과는 데이터를 군집(cluster)라고 하는 그룹들로 나누는 것이기 때문에, 군집화 알고리즘은 주어진 데이터에 대해 각 데이터 포인트가 어떤 군집에 속하는지를 결정합니다. 이를 통해 군집화된 데이터를 분석하고, 각 군집의 특성을 이해하고 활용할 수 있습니다.

참고 자료

없음