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- 2019.11.12 :: 군집 분석 (클러스터 분석)
Python 파이썬/머신러닝
2019. 11. 12. 01:12
군집분석은 주어진 데이터셋 내에서 각 객체의 유사성을 측정하여 집단을 분류하고 군집으로 나누는 비지도 기계 학습 기법입니다. 데이터의 분할 및 요약에 널리 사용되고 있으며, 데이터에서 유용한 지식을 추출하는 데 활용됩니다.
군집분석을 통해 수백만의 데이터를 직접 확인하지 않고 각각의 대푯값만을 확인해 전체 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다.
군집을 분류하는 데 있어 가장 기본적인 가정은 군집 내에 속한 객체들의 특성은 서로 동질적이고, 다른 군집에 속한 객체들 간의 특성은 서로 이질적이 되도록 분류해야 합니다.
군집화를 수행할 시 주요적으로 고려할 사항으로는 어떤 알고리즘을 사용할지, 어떤 거리 척도를 사용할지, 최적 군집 수는 어떻게 결정할지 등이 있습니다.
대표적인 군집분석기법으로는 k-means이 있으며, partitioning, categorical, k-medoid, clara, clarans 등이 있습니다.
객체의 종류에 따라 다양한 유사도 기준이 적용됩니다. 대표적인 유사도 척도로 유클리디안 거리가 있으며, 맨하탄 거리, 마할라노비스 거리, 상관계수 거리 등이 있습니다.
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