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클러스터링은 비지도 학습의 한 유형으로, 데이터셋 내에서 유사한 데이터 포인트를 그룹으로 묶는 데 사용됩니다. 이 글에서는 클러스터링의 기본 개념, 다양한 알고리즘, 그리고 실제 적용 사례를 소개합니다. 클러스터링을 이해하고 활용하는 데 필요한 핵심 사항을 알아봅니다.🧩 클러스터링이란? (What is Clustering?)클러스터링은 데이터 포인트들을 유사한 그룹(클러스터)으로 묶는 비지도 학습 방법입니다. 여기서 '유사성'은 거리, 밀도, 간격 등 다양한 기준으로 정의될 수 있습니다. 클러스터링의 목표는 클러스터 내의 데이터 포인트들은 서로 유사하고, 다른 클러스터에 속한 데이터 포인트들과는 상이하도록 그룹을 형성하는 것입니다. 클러스터링은 데이터의 숨겨진 구조를 발견하고, 데이터를 이해하는 데 도..

🔍 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..