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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..

🤖 딥러닝과 클러스터링의 만남: 새로운 지평딥러닝(Deep Learning)과 클러스터링(Clustering)은 모두 데이터 분석의 핵심적인 기술입니다. 딥러닝은 복잡한 데이터에서 패턴을 학습하는 데 뛰어나며, 클러스터링은 유사한 데이터들을 묶어 그룹을 형성합니다. 이 두 기술을 결합하면, 딥러닝 모델이 데이터를 더 잘 이해하고, 클러스터링의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 딥러닝 기반 클러스터링 기법은 특히 고차원 데이터, 복잡한 구조의 데이터, 그리고 레이블이 없는 데이터(Unlabeled Data)에 매우 효과적입니다. 이 글에서는 딥러닝 기반 클러스터링의 기본적인 개념부터 다양한 기법, 그리고 실전 예제까지 자세히 살펴보겠습니다.🔑 핵심 용어 정리: 딥러닝 기반 클러스터링 (Deep Learni..

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, 준지도 학습 클러스터링의 세계로준지도 학습 클러스터링은 머신러닝의 한 분야로, 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 모두 활용하여 데이터를 클러스터링하는 기법이다. 이는 제한된 양의 레이블 데이터를 가지고 더 많은 데이터를 효과적으로 활용하고자 할 때 유용하다.🔑 핵심 용어: 준지도 학습 클러스터링 (Semi-Supervised Clustering)준지도 학습 (Semi-Supervised Learning): 레이블이 지정된 데이터와 레이블이 없는 데이터를 함께 사용하여 모델을 학습하는 방법. (labeled data and unlabeled data)클러스터링 (Clustering): 데이터 포인트를 유사한 특성을 가진 그룹, 즉 클러스터로 묶는 작업. (grouping d..