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머신러닝 기본 - 클러스터링: 계층적 클러스터링

📊 머신러닝의 기본: 계층적 클러스터링 탐험계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering)은 머신러닝(Machine Learning)의 클러스터링(Clustering) 기법 중 하나로, 데이터를 계층적인 구조로 묶어주는 알고리즘이다. 이 글에서는 계층적 클러스터링의 기본 개념, 작동 방식, 장단점, 그리고 실제 파이썬(Python) 코드를 활용한 예시를 자세히 알아본다.💡 계층적 클러스터링이란?계층적 클러스터링은 데이터를 유사성에 따라 그룹화하는 무감독 학습(Unsupervised Learning) 방법이다. 데이터 포인트 간의 거리를 기반으로, 가장 가까운 데이터 포인트를 묶어 클러스터를 형성하고, 이러한 클러스터들을 점진적으로 병합하여 계층 구조를 만든다. 결과를 덴드로그램(De..
머신러닝 2025. 3. 3. 09:01
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