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t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)는 고차원 데이터를 효과적으로 시각화하기 위한 머신러닝 기법이다. 이 기법은 데이터 포인트 간의 유사성을 보존하면서 고차원 공간의 데이터를 저차원 공간(일반적으로 2차원 또는 3차원)으로 임베딩하여 시각적으로 탐색할 수 있도록 돕는다. 본 포스트에서는 t-SNE의 기본 원리, 사용 방법, 장단점을 자세히 알아보고, 실제 코드 예제를 통해 그 활용법을 설명한다.🤔 t-SNE란 무엇인가?t-SNE는 고차원 공간에서의 데이터 분포를 저차원 공간에서 최대한 유사하게 표현하는 것을 목표로 한다. 이는 데이터 포인트 간의 거리를 확률 분포로 변환하고, 고차원 공간과 저차원 공간에서의 확률 분포 간의 차이를 최소화하는 방식으로..

🔍 시작하며기계 학습(Machine Learning, 머신 러닝) 분야는 데이터 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 예측이나 의사 결정을 내리는 데 중점을 둔다. 군집화(Clustering, 클러스터링)는 이러한 기계 학습의 중요한 부분으로, 유사한 특성을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 이 글에서는 다양한 군집화 알고리즘 중 특히 널리 사용되는 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, 밀도 기반 공간 군집화) 방법에 대해 자세히 알아보도록 한다.💡 DBSCAN 군집화란?DBSCAN은 밀도 기반 군집화 알고리즘으로, 데이터 포인트들의 밀집 정도를 기반으로 군집을 형성한다. 다른..