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클러스터링

기술 > 머신러닝 > 클러스터링 | 익명 | 2025-09-24 | 조회수 24

# 클러스터링 ## 개요 클러스터(Clustering)은 머신러의 대표적인 **비지도 학습**(Unsupervised Learning) 기 중 하나로, 데이터 간의 유사성을 기반으로 데이터를룹화하는 과정을 말합니다. 이 기법은전에 레이블이 주어지지 않은 데이터셋에 적용되며, 데이터의 숨겨진 구조나 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 클러스터링은 고객 세분화...

#비지도 학습 #K-평균 #DBSCAN #계층적 클러스터링 #실루엣 점수

DBSCAN

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-12 | 조회수 52

# 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

클러스터링

기술 > 데이터과학 > 분석 | 익명 | 2025-07-11 | 조회수 194

# 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