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거리 기반 학습은 데이터 포인트 간의 거리를 이용하여 예측을 수행하는 머신러닝 방법입니다. 이 방법은 직관적이고 이해하기 쉬우며, 다양한 문제에 적용할 수 있습니다. 이 글에서는 거리 기반 학습의 기본 개념부터 다양한 알고리즘, 장단점, 그리고 실제 적용 예시까지 자세히 살펴보겠습니다.📏 거리 기반 학습이란? (What is Distance-based Learning?)거리 기반 학습은 데이터 포인트들 사이의 유사성을 측정하여 예측을 수행하는 방법입니다. 여기서 유사성은 주로 '거리'로 측정됩니다. 즉, 어떤 데이터 포인트가 다른 데이터 포인트들과 얼마나 가까운지를 계산하여, 그 거리에 따라 예측 값을 결정합니다. 예를 들어, 새로운 데이터 포인트가 주어졌을 때, 그 포인트에서 가장 가까운 기존 데이터..

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..

K-평균(K-Means) 알고리즘은 비지도 학습의 대표적인 클러스터링 알고리즘 중 하나다. 이 알고리즘은 데이터 포인트를 k개의 클러스터로 묶는 것을 목표로 하며, 각 클러스터는 중심(centroid)이라는 대표점을 가진다. K-평균은 데이터 분석, 이미지 처리, 고객 세분화 등 다양한 분야에서 활용되며, 사용이 간편하고 효율적이라는 장점을 가진다. 이 글에서는 K-평균 알고리즘의 기본 원리, 작동 방식, 장단점, 그리고 실제 활용 예시를 살펴본다.🧩 K-평균 알고리즘이란? (What is K-Means Algorithm?)K-평균 알고리즘은 주어진 데이터를 k개의 클러스터로 나누는 비지도 학습 알고리즘이다. 여기서 k는 사용자가 미리 지정해야 하는 파라미터다. 알고리즘의 목표는 각 데이터 포인트를 가..

고객 세분화는 마케팅 및 비즈니스 전략에서 매우 중요한 과정이다. 머신러닝은 이러한 세분화 과정을 자동화하고 더욱 정확하게 만들어준다. 이 글에서는 머신러닝을 사용하여 고객을 세분화하는 방법에 대해 알아보겠다. 💡 고객 세분화 (Customer Segmentation)고객 세분화란 전체 고객을 특정 기준에 따라 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 과정을 의미한다. 이러한 그룹핑은 마케팅 메시지를 개인화하고, 제품 개발을 개선하며, 고객 경험을 향상시키는 데 기여한다. 고객 세분화는 고객의 행동, 인구 통계학적 특징, 구매 내역 등을 고려하여 수행된다. 📊 머신러닝의 역할 (The Role of Machine Learning)전통적인 고객 세분화 방법은 수동 분석이나 간단한 통계 기법에 의존하는 경우..

머신러닝(Machine Learning) 여정을 시작하는 데 있어서, 올바른 도구를 갖추는 것은 매우 중요합니다. scikit-learn은 파이썬(Python) 기반 머신러닝 라이브러리로서, 다양한 머신러닝 알고리즘과 편리한 도구를 제공하여 초보자부터 숙련된 전문가까지 널리 사용됩니다. 이 글에서는 scikit-learn의 기본적인 내용과 사용법을 살펴보고, 머신러닝 프로젝트를 시작하는 데 필요한 핵심 정보를 제공합니다.💻 scikit-learn 소개 (Introduction to scikit-learn)scikit-learn은 단순하고 효율적인 도구를 제공하여 데이터 분석 및 머신러닝 작업을 용이하게 합니다. 다양한 머신러닝 알고리즘 (알고리즘, Algorithm)을 구현하고 있으며, 데이터 전처리,..