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"DBSCAN"에 대한 검색 결과 (총 3개)

DBSCAN

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-12 | 조회수 10

# DBSCAN ## 개요/소개 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 군집을 형성하는 비모수적 클러스터링 알고리즘입니다. 1996년 Martin Ester 등이 제안한 알고리즘으로, K-means와 같은 전통적인 클러스터링 방법과 달리 *...

#DBSCAN #Density-Based Clustering #Epsilon #min_samples #Core Point #Noise Detection #Anomaly Detection #Scikit-Learn #Data Mining

K-평균

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-12 | 조회수 10

# K-평균 ## 개요 K-평균(K-Means)은 데이터를 **군집화(Clustering)**하는 대표적인 비지도학습(unsupervised learning) 알고리즘입니다. 주어진 데이터 포인트를 사전에 정의된 **K개의 군집**으로 분류하여, 각 군집 내 데이터 간 유사도를 최대화하고, 다른 군집과의 차이를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 이 ...

#K-Means #Clustering #Unsupervised Learning #Centroids #Euclidean Distance #Scikit-learn #Data Science #Customer Segmentation #Image Compression

클러스터링

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-11 | 조회수 73

# 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...

#Clustering #Unsupervised Learning #K-means #DBSCAN #Hierarchical Clustering #Evaluation Metrics #Dimensionality Reduction #Anomaly Detection #Customer Segmentation #Scikit-learn