군집화 (clustering)1 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 다음
