Machine Learning
[ML] 군집 분석(Clustering Analysis)
군집화(Clustering) `군집화(Clustering)`이란 예측 모델과 같이 예측을 목적으로 하는 것이 아닌, 데이터가 주어졌을 때 데이터 간에 유사한 속성들을 갖는 관측치들을 묶어 전체 데이터를 몇 개의 군집(그룹)으로 나누는 것을 말한다. 군집화의 기준은 동일한 군집에 소속된 관측치들은 서로 유사할수록 좋으며, 상이한 군집에 소속된 관측치들은 서로 다를수록 좋다. `분류(Classification)`와 `군집화(Clustering)`의 차이는 다음과 같다. 분류 : 사전 정의된 범주가 있는(labeled) 데이터로부터 예측 모델을 학습하는 문제 → `지도학습(Supervised Learning)` 군집화 : 사전 정의된 범주가 없는(unlabeled) 데이터에서 최적의 그룹을 찾는 문제 → `비..
