분류 전체보기51 서포트 벡터 머신(SVM): 머신러닝에서의 강력한 분류 알고리즘 서포트 벡터 머신(SVM): 머신러닝에서의 강력한 분류 알고리즘목차1. 서포트 벡터 머신(SVM)란 무엇인가?서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제를 해결하는 데 사용되는 머신러닝 알고리즘입니다. 주로 고차원 데이터에서 선형 및 비선형 분류를 가능하게 하는 특징을 가지고 있으며, 다양한 산업 분야에서 데이터 분석과 모델링에 활용되고 있습니다.2. SVM의 기본 원리SVM의 핵심 개념은 결정 경계(Decision Boundary)를 만들어 데이터를 분류하는 것입니다. 가장 중요한 두 가지 요소는 다음과 같습니다:최대 마진(Maximum Margin): SVM은 두 클래스 간의 마진을 최대화하는 초평면(Hyp.. 2024. 11. 9. 결정 트리(Decision Tree): 머신러닝 분류 알고리즘의 이해 결정 트리는 데이터를 기반으로 예측하거나 분류할 때 유용한 머신러닝 알고리즘입니다. 이 글에서는 결정 트리의 정의, 작동 원리, 장점과 단점, 그리고 다양한 활용 사례를 소개합니다.목차 1.결정 트리란 무엇인가?결정 트리(Decision Tree)는 데이터의 특징(feature)을 기반으로 분류(Classification)하거나 예측(Regression)하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이름에서 알 수 있듯이 나무(Tree) 구조를 사용하여 데이터를 시각적으로 표현하며, 각 가지(branch)는 질문이나 조건을 나타내고, 각 잎(leaf)은 최종적인 결정(예측값 또는 클래스)을 나타냅니다.2.결정 트리의 작동 원리결정 트리는 데이터를 여러 단계로 나누며 최적의 조건을 찾는 과정으로 작동합니다... 2024. 11. 8. DBSCAN 알고리즘: 밀도 기반 클러스터링의 이해와 활용 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 클러스터링에 있어 매우 유용한 알고리즘으로, 노이즈가 존재하는 데이터셋에서도 유효하게 작동할 수 있는 밀도 기반 클러스터링 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트의 밀도를 기준으로 클러스터를 형성하기 때문에, 특정 밀도 이상의 영역을 하나의 클러스터로 분류하고 밀도가 낮은 포인트들은 노이즈로 간주합니다. 이번 글에서는 DBSCAN의 개념과 작동 원리, 장단점, 사용 예시, Python 구현 코드 등을 자세히 살펴보겠습니다목차 .DBSCAN이란?DBSCAN은 데이터 포인트 간의 밀도 차이를 기반으로 클러스터를 식별하는 알고리즘입니다. 밀도가 높은 영역을 클러스터로 간주하며, .. 2024. 11. 7. 데이터 마이닝. 계층적 군집화(Hierarchical Clustering) 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)는 데이터 마이닝에서 사용되는 군집화 기법 중 하나로, 데이터의 계층 구조를 반영하여 데이터를 그룹화하는 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터 포인트들이 서로 유사한 특성을 가진 그룹으로 계층적으로 조직되는 과정을 통해 군집을 형성합니다. 계층적 군집화는 데이터가 특정한 개수의 군집으로 나누어져야 한다는 가정을 하지 않으며, 트리 구조(덴드로그램)를 통해 군집 간의 관계를 시각적으로 표현할 수 있습니다.목차 계층적 군집화의 기본 개념- 병합적 계층적 군집화(Agglomerative Hierarchical Clustering): 가장 일반적으로 사용되는 방법으로, 모든 데이터 포인트를 각각의 군집으로 시작하여, 가까운 군집들을 반복적으로 합쳐가면서 하나.. 2024. 9. 5. 데이터 마이닝 군집화 기법. K-평균 군집화(K-Means Clustering) K-평균 군집화(K-Means Clustering)는 데이터 마이닝에서 널리 사용되는 군집화 기법으로, 주어진 데이터를 k개의 군집으로 나누고 각 군집을 대표하는 중심점(centroid)을 찾아내는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 군집 내의 데이터 포인트들이 서로 최대한 유사하도록 그룹화하고, 각 그룹이 서로 다른 군집들과는 최대한 다르게 만드는 것을 목표로 합니다. K-평균 군집화의 기본 개념- k: 나눌 군집의 개수입니다. 알고리즘을 시작하기 전에 사용자가 미리 지정해야 합니다. - 중심점(Centroid): 각 군집의 중심을 나타내는 좌표입니다. 군집에 속한 모든 데이터 포인트의 평균값으로 계산됩니다. - 유사성 측정: 일반적으로 유클리드 거리를 사용하여 각 데이터 포인트가 가장 가까운 .. 2024. 9. 4. 데이터 마이닝 모델링 기법. 군집화 (Clustering) 군집화 (Clustering)는 데이터 마이닝에서 중요한 모델링 기법 중 하나로, 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹(군집)으로 자동으로 묶는 비지도 학습의 한 종류입니다. 군집화는 데이터의 구조를 이해하고, 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 유용합니다. 예를 들어, 고객 세분화, 이미지 분할, 문서 군집화 등이 군집화의 응용 분야입니다. 군집화의 기본 개념- 군집 (Cluster): 데이터 포인트들이 유사한 속성을 공유하는 그룹을 의미합니다. 군집 내의 데이터 포인트는 서로 매우 유사하고, 다른 군집의 데이터 포인트와는 상이합니다. - 유사성 측정: 군집화의 핵심은 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하는 것입니다. 일반적으로 유클리드 거리, 코사인 유사도 등이 사용됩니다. 군집화 과정1. 문제 .. 2024. 9. 3. 이전 1 2 3 4 5 6 7 ··· 9 다음
