계층적 군집화의 모든 것

계층적 군집화의 모든 것

계층적 군집화는 데이터를 그룹화하여 유사한 특성을 가진 집단을 형성하는 비지도 학습의 한 방법입니다. 이 알고리즘은 데이터를 계층적으로 구조화하여 트리 형태로 시각화할 수 있어, 집단 간의 관계를 쉽게 이해할 수 있도록 돕습니다. 또한, 계층적 군집화는 데이터가 어떻게 결합되는지를 보여주는 덴드로그램을 사용하여 분석 결과를 직관적으로 전달합니다. 다양한 응용 분야에서 효과적으로 사용되며, 특히 시장 세분화와 생물 분류에 유용합니다. 이 글에서는 계층적 군집화의 기본 개념과 실제 활용 사례에 대해 깊이 있는 이해를 제공할 것입니다.

군집화 알고리즘으로 데이터 분석하기

군집화 알고리즘으로 데이터 분석하기

군집화 알고리즘은 비지도 학습의 중요한 기법으로, 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 데 사용됩니다. 이 방식은 사전 정보 없이도 데이터를 효과적으로 분석하고 패턴을 찾는 데 도움을 줍니다. 다양한 산업 분야에서 고객 세분화, 이미지 분석 등 여러 용도로 활용되며, 데이터의 구조적인 이해를 돕습니다. 군집화 기법에는 K-평균, 계층적 군집화, DBSCAN 등이 있으며, 각 방법에 따라 데이터 범주화의 접근 방식이 달라집니다. 군집화 알고리즘은 데이터 분석의 기초 단계로, 머신러닝의 가능성을 확장합니다.