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…
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"K-Means"에 대한 검색 결과 (총 34개)
중복 데이터 제 개요데이터 정제(Data Cleaning)는 데이터 분석 및 머신러닝 모델 개발 과정에서 매우 중요한 전처리 단계입니다. 과정에서 데이터의 품질을 높이고, 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 다양한 문제를 해결합니다. 그중 중복 데이터 제거(Deduplication)는 동일하거나 매우 유사한 데이터 레코드가 여러 번 존재하는 현상을 식별하고…
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…
머신러닝 기반 이상 탐지 (Machine Learning-based Anomaly Detection) 1. 개요 머신러닝 기반 이상 탐지란 데이터셋 내에서 대다수의 데이터와 현저히 다른 패턴을 보이는 희소한 관측치, 즉 '이상치(Outlier)' 또는 '이상 징후(Anomaly)'를 자동으로 식별하는 기술이다. 여기서 정상(Normal) 데이터는 시스템이 …
문서 분류 개요 문서 분류(Document Classification)는 자연처리(NLP, Natural Language Processing)의 핵심술 중 하나로, 주어진 텍스트 문서를 미리 정의된 카테고리나 클래스에 자동으로 배정하는 작업을 의미한다. 이 기술은 방대한 양의 텍스트 데이터를 체계적으로 정리하고, 정보 추출 및 지식 관리의 효율성을 극대화하…
데이터 마이닝 개요 데이터 마이닝(Data Mining)은 대량의 데이터에서 숨겨진 패턴, 상관관계, 추세 및 유용한 정보를 추출하는 데이터 분석 기술의 한 분야입니다. 이는 데이터베이스 지식 발견(Knowledge Discovery in Databases KDD) 프로세스의 핵심 단계로, 통계학, 기계학습, 데이터베이스 기술 등이 융합된 다학제적 접근을 …
인공지능 개요 인공지능Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하거나 이를월하는 기계적 시스템을 설계하고 구현하는 컴퓨터 과학의 한 분입니다. 인공지능은 인간이 보이는 사고, 학습, 추론, 인식, 문제 해결, 의사 결정 등의 능력을 소프트웨어나 하드웨어를 통해 재현하는 것을 목표로 합니다. 최근 수십 년간 컴퓨팅 성능의 비약적…
전역 정규화 (Global Normalization) 1. 개요 전역 정규화(Global Normalization)란 머신러닝 모델 학습 전, 데이터셋 전체의 통계량(평균, 표준편차, 최솟값, 최댓값 등)을 산출하여 모든 개별 데이터를 일정한 범위나 분포로 변환하는 데이터 전처리 기법이다. 이 과정의 주된 목적은 서로 다른 단위(Unit)나 스케일을 가진 …
공간 분석 (Spatial Analysis) 공간 분석(Spatial Analysis)은 지리적 데이터의 위치, 형태, 분포 및 상호작용을 연구하고 해석하기 위한 기법과 방법론의 집합입니다. 단순한 지리적 위치 정보를 넘어, 데이터 간의 공간적 관계를 정량적으로 분석하여 패턴, 추세, 이상치 등을 발견하고 의사결정을 지원하는 핵심적인 데이터 과학 분야입니다…
덴드로그램 (Dendrogram) 개요 덴드로그램(Dendrogram)은 계층적 군집 분석(Hierarchical Clustering)의 결과를 시각적으로 표현한 트리 구조의 다이어그램입니다. '덴드로그램'이라는 단어는 그리스어 'dendron'(나무)과 'gramma'(그림)에서 유래했으며, 말 그대로 '나무 그림'을 의미합니다. 이 시각화 도구는 데이터…
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…
비선형 최적화 (Nonlinear Optimization) 개요 비선형 최적화(Nonlinear Optimization)는 목적 함수(objective function) 또는 제약 조건(constraints) 중 적어도 하나가 비선형(non-linear)인 수학적 문제를 해결하기 위한 알고리즘 및 방법론의 집합을 의미합니다. 선형 계획법(Linear Pro…
세그먼테이션 (Segmentation) 세그먼테이션(Segmentation)은 데이터 과학, 머신러닝, 그리고 이미지 처리 분야에서 광범위하게 사용되는 핵심 기법으로, 거대한 데이터 집합이나 복잡한 신호를 의미 있는 하위 그룹이나 영역으로 나누는 과정을 의미합니다. 본 문서에서는 데이터 과학의 맥락에서 주로 활용되는 데이터 세그먼테이션과 컴퓨터 비전의 맥락…
머신러닝(Machine Learning) 머신러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고 패턴을 인식하여 예측 또는 결정을 내리는 인공지능(AI)의 핵심 하위 분야입니다. 머신러닝의 개요와 정의 머신러닝은 아서 사무엘(Arthur Samuel)이 1959년 "컴퓨터가 특정 작업을 수행하기 위해 명시적인 명령어 없이 학습할 수 있는…
군집화 (Clustering) 개요 군집화(Clustering)는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 기법 중 하나로, 사전에 레이블이 없는 데이터 집합을 유사한 특성을 가진 그룹(군집, cluster) 으로 자동 분할하는 방법을 말한다. 데이터 포인트 간의 거리 혹은 유사도 측정을 기반으로, 같은 군집에 속한 객체들은 서로 가깝고, 다른…
Agglomerative 개요 Agglomerative는 군집화(Clustering) 기법 중 하나로, 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)의 대표적인 하향식 접근 방식입니다. 이 알고리즘은 각 데이터 포인트를 초기에 개별 군집으로 간주한 후, 유사도가 높은 군집을 점진적으로 병합하여 하나의 큰 군집으로 만드는 하향식(bottom-up…
TfidfVectorizer 개요 TfidfVectorizer는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)에서 텍스트 데이터를 수치화하는 데 널리 사용되는 도구 중 하나로, scikit-learn 라이브러리에 포함된 클래스입니다. 이 클래스는 텍스트 문서의 집합을 입력으로 받아, 각 문서 내 단어들의 TF-IDF(Term Fr…
위성영상 위성영상(Satellite Imagery)은 인공위성이 지구 표면을 관측하여 수집한 영상 데이터를 의미하며, 지리정보시스템(GIS)과 원격 탐사(Remote Sensing) 분야에서 핵심적인 자료로 활용된다. 이 영상은 지표의 물리적 특성을 파장 대역별로 기록하며, 시계열 분석, 환경 모니터링, 도시 계획, 농업 및 재해 관리 등 다양한 분야에서 …
Min-Max 정규화 개요 Min-Max 정규화(Min-Max Normalization)는 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 널리 사용 데이터 정제(Data Preprocessing) 기법 중 하나로, 수치형 변수의 스케일을 일정한 범위로 조정하는 정규화(Normalization) 방법입니다. 이 기법은 데이터의 최소값과 최대값을 기준으로 모든 값을 0에서…
Paragraph2Vec 개요 Paragraph2Vec(또는 Doc2Vec)은 자연어처리(NLP) 분야에서 문서(Document) 또는 문단(Paragraph)을 고정된 차원의 밀집 벡터(Dense Vector)로 표현하는 기술입니다. 이 기술은 단어 수준의 표현 학습인 Word2Vec의 확장판으로, 단어가 아닌 더 큰 텍스트 단위(문서, 문단)를 벡터 공…