군집 내 분산 이해하기
군집 내 분산(Inertia)은 머신러닝에서 군집 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표입니다. 이는 각 군집 내 데이터 포인트들이 얼마나 밀집해 있는지를 나타내며, 값이 낮을수록 군집 간 분리가 잘 이루어졌음을 의미합니다. 군집 내 분산을 활용하면 최적의 군집 수를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 본 글에서는 군집 내 분산의 개념과 계산 방법, 그리고 이를 통해 군집 모델의 품질을 평가하는 방법에 대해 설명합니다. 머신러닝에서 군집 분석의 성과를 극대화하기 위한 유용한 도구로 활용해 보세요.