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PCA

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

# 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 ...

#PCA #Dimensionality Reduction #Covariance Matrix #Eigenvalues #Eigenvectors #Data Visualization #Image Compression #Bioinformatics #Kernel PCA #t-SNE

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