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 ...
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# 실루엣 점수 ## 개요/소개 실루엣 점수(Silhouette Score)는 클러스터링 알고리즘의 성능을 평가하는 데 사용되는 지표로, 데이터 포인트가 자신의 클러스터에 얼마나 잘 속해 있는지를 측정합니다. 이 점수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, **1에 가까울수록 클러스터 간 분리도가 높고, -1에 가까우면 클러스터 내부의 유사도가 낮음을 의...
# 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 ...
# 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...