Okay, I to write a professional Wikipedia document about Lasso Regression based on the given structure and requirements. Let's start by understanding the classification and keywords. The main category...

# 최소 제곱법 ## 개요 최소 제곱법(Least Squares Method)은 통계학에서 관측된 데이터에 가장 적합한 모델을 찾기 위해 널리 사용되는 수학적 최적화 기법이다. 이 방법은 관측값과 모델 예측값의 차이(잔차)의 제곱합을 최소화하여 최적의 파라미터를 추정한다. 특히 회귀분석에서 선형 및 비선형 모델의 파라미터 추정에 핵심적인 역할을 하며, 단...

# PCA (주성분 분석) ## 개요 PCA(Principal Component Analysis)는 데이터 과학에서 널리 사용되는 **차원 축소 기법**으로, 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하면서도 최대한 많은 정보를 유지하는 방법이다. 주성분 분석은 데이터의 분산을 최대화하는 방향(주성분)을 찾아내어, 이를 통해 데이터의 구조를 간결하게 표현하고 ...

# 실루엣 점수 ## 개요/소개 실루엣 점수(Silhouette Score)는 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표로, 데이터 포인트가 자신의 클러스터에 얼마나 잘 속해 있는지를 측정합니다. 이 점수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, **1에 가까울수록 클러스터 간 분리도가 높고, -1에 가까우면 클러스터 내부의 유사도가 낮음을 의...

# 클러스터링 ## 개요 클러스터링(Clustering)은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하는 **비지도 학습(unsupervised learning)** 기법으로, 데이터의 내재적 구조를 탐색하고 패턴을 발견하는 데 활용됩니다. 이는 분석가들이 대규모 데이터 세트에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있도록 도와주며, 마케팅, 생물정보학, 이미지...