유사도 분석 개요 유사도 분석(Similarity Analysis)은 두 개 이상의 데이터 객체 간의 유사한 정도를 정량적으로 측정하고 평가하는 데이터 분석 기법입니다.는 데이터 과학, 머신러닝, 검색, 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 유사도 분석의 목적은 객체 간의 공통점이나 차이점을 파악하여 군집화, 분류, …
검색 결과
"Euclidean Distance"에 대한 검색 결과 (총 17개)
K-means -means는 대적인 비지도 학습(Unsupervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주어진 데이터를 K개의 클러스터(군집)로 나누는 데 사용됩니다. 클러스터링은 데이터의 유사성을 기반으로 그룹을 형성하여 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 K-means는 간단하면서도 효율적인 알고리즘으로, 다…
정보 검색 개요 정보 검색(Information Retrieval, IR)은 사용자가 필요로 하는 정보를 대의 데이터 집합에서 효과적이고 효율적으로 찾아내는 기 및 과정을 의미합니다. 이는 전통적인 도서관 카탈로그 시스템에서 시작되어, 오늘날 인터넷 기반의 검색 엔진, 기업 내 문서 관리 시스템, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 정보 검색…
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 처리 등 다양한 분야에서…
R hclust 1. 개요 hclust()는 R 언어의 기본 패키지(stats)에서 제공하는 함수로, 계층적 군집 분석(Hierarchical Clustering)을 수행하는 도구입니다. 계층적 군집 분석이란 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하여 유사한 데이터끼리 순차적으로 묶어 나가는 분석 방법으로, 최종적으로 모든 데이터가 하나의 군집으로 합쳐질 때까지…
LBPH (Local Binary Patterns Histograms) 1. 개요 LBPH(Local Binary Patterns Histograms)는 이미지의 국소적인 텍스처(Texture, 질감) 특징을 추출하여 얼굴을 인식하는 컴퓨터 비전 알고리즘으로, LBP 연산자를 통해 얻은 텍스처 정보를 히스토그램 형태로 변환하여 비교하는 방식이다. 이 알고리…
Embedding 개요 임베딩(Embedding)은공지능, 특히 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 핵심적인 기술로 사용되는 고차원 데이터를 저차원의 밀집 벡터(dense vector)로 변환하는 과정을 의미합니다. 이 기술은 원시 데이터(예: 단어, 문장, 이미지, 사용자 행동)의 의미적 또는 구조적 특성을 보존하면서도 …
시맨틱 검색 (Semantic Search) 1. 개요 시맨틱 검색(Semantic Search)이란 사용자가 입력한 검색어의 단순한 문자열 일치 여부를 넘어, 단어의 내포된 의미(Semantics), 사용자의 의도(Intent) 및 문맥(Context)을 분석하여 가장 관련성이 높은 결과를 도출하는 검색 기술이다. 기존의 키워드 기반 검색([[Lexica…
코사인 유사도 (Cosine Similarity) 1. 개요 코사인 유사도(Cosine Similarity)란 두 벡터 간의 각도의 코사인 값을 이용하여 두 벡터가 얼마나 유사한 방향을 가리키고 있는지를 측정하는 알고리즘이다. 이 측정 방식은 벡터의 크기(Magnitude)보다는 방향성(Direction)에 집중하며, 결과값은 일반적으로 -1에서 1 사이의…
의미 기반 정보 처리 (Semantic Information Processing) 1. 개요 의미 기반 정보 처리(Semantic Information Processing)란 텍스트를 단순한 문자열(String)의 집합으로 보지 않고, 그 안에 담긴 개념, 맥락, 그리고 개체 간의 관계 등 '의미(Meaning)'를 분석하여 처리하는 컴퓨터 과학 및 자연어…
유클리드 기 개요 유클리 기하(Euclidean Geometry)는대 그리스의 수자 유클리드Euclid, 기원전 300년)가 저술한 『원론』(Elements)에 체계적으로 정리된 기하학 체계를 말한다. 이는 평면과 공간에서 점, 선, 면, 각, 도형 등의 성질과 관계를 다루는 고전 기하학의 핵심 분야로, 오랜 기간 동안 수학 교육의 기초를 이루며 서양 과학…
벡터-벡터 연산 (Vector-Vector Operations) 1. 개요 벡터-벡터 연산이란 두 개 이상의 벡터(Vector)를 입력으로 하여 특정한 수학적 규칙에 따라 새로운 스칼라(Scalar) 값이나 벡터 값을 산출하는 계산 과정을 의미합니다. 벡터는 크기와 방향을 동시에 가지는 양으로, 물리적 공간의 좌표, 데이터 과학의 특징 벡터(Feature …
코사인 유사도 (Cosine Similarity) 코사인 유사도(Cosine Similarity)는 두 개의 비영벡터(Non-zero vectors)가 얼마나 유사한지를 측정하는 지표입니다. 이 방법은 벡터의 방향(각도)에 초점을 맞추며, 벡터의 크기(길이)는 고려하지 않습니다. 주로 자연어 처리(NLP), 텍스트 마이닝, 추천 시스템 등 고차원 데이터 공…
생체 인식 (Biometrics) 개요 생체 인식은 인간 고유의 생리·행동 특성을 이용해 개인을 식별·인증하는 기술을 말한다. 지문, 홍채, 얼굴, 음성, 정맥·맥파 등 다양한 생체 특징(biometric traits)을 디지털 데이터로 변환하고, 이를 사전에 등록된 템플릿과 비교함으로써 보안 시스템에서 사용자의 신원을 확인한다. 전통적인 비밀번호·스마트카…
유사도 평가 개요 자연어(Natural Language Processing, NLP 분야에서 유사도 평가(Similarity Evaluation)는 두 개 이상의 텍 간 의미적 유사성을 정량적으로 측정하는 과정을 의미합니다. 이는 기계번역, 질의응답 시스, 요약 생성 문장 임베딩 대화 시스템 등 NLP 응용 분야에서 모델 성능을 평가하는 핵심 요소로 사용됩…
K-평균 개요 K-평균(K-Means)은 데이터를 군집화(Clustering)하는 대표적인 비지도학습(unsupervised learning) 알고리즘입니다. 주어진 데이터 포인트를 사전에 정의된 K개의 군집으로 분류하여, 각 군집 내 데이터 간 유사도를 최대화하고, 다른 군집과의 차이를 최소화하는 방식으로 작동합니다. 이 알고리즘은 데이터 분석에서 패턴 …
계층적 분류 (Hierarchical Clustering) 개요/소개 계층적 분류(Hierarchical Clustering)는 데이터 포인트 간의 유사도를 기반으로 계층 구조를 형성하여 클러스터를 생성하는 비단순 군집화 방법이다. 이 기법은 계층적 구조(Dendrogram)로 시각화되며, 데이터의 자연적인 계층 구조를 탐지하는 데 유용하다. 주로 Aggl…