단순화1 클러스터링과 차원 축소: K-평균 클러스터링의 심층 탐구 클러스터링과 차원 축소: K-평균 클러스터링의 심층 탐구머신러닝 알고리즘 중에서 데이터의 패턴을 스스로 발견하는 '비지도 학습(Unsupervised Learning)' 기법이 있습니다. 그 중에서도 가장 널리 사용되는 두 가지 접근법이 바로 '클러스터링(Clustering)'과 '차원 축소(Dimensionality Reduction)'입니다. 오늘은 이 중에서도 특히 직관적이면서도 강력한 알고리즘인 'K-평균 클러스터링(K-means Clustering)'의 개념, 작동 원리, 장단점 및 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.클러스터링이란 무엇인가?클러스터링은 레이블이나 정답이 없는 데이터에서 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 자동으로 그룹화하는 기법입니다. 쉽게 말해, 비슷한 것들끼리 모아주는 작업입.. 2025. 3. 10. 이전 1 다음
