클러스터 기반 샘플링 기술 이해하기

클러스터 기반 샘플링 기술 이해하기

클러스터 기반 샘플링 기술은 데이터 전처리 과정에서 중요한 역할을 합니다. 이 기법은 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 클러스터를 활용해 샘플을 선택합니다. 언더 샘플링 절차를 통해 데이터의 양을 줄이면서도 분포를 지키는 효과가 있습니다. 클러스터 기반 언더 샘플링은 특히 대규모 데이터셋에서 효율적이며, 더 나은 모델 성능을 가져올 수 있습니다. 이 기술을 이해함으로써 효과적인 데이터 분석 전략을 개발할 수 있습니다.

DBSCAN으로 데이터 클러스터링 마스터하기

DBSCAN으로 데이터 클러스터링 마스터하기

DBSCAN은 데이터 클러스터링에 강력한 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 밀도를 기반으로 하여 데이터를 군집화하고, 잡음 데이터를 잘 처리할 수 있는 특징을 가지고 있습니다. 특히, 다양한 형태의 군집을 효과적으로 식별할 수 있어, 실생활의 복잡한 데이터 세트에 유용합니다. 본 포스팅에서는 DBSCAN의 원리와 활용 방법에 대해 깊이 있게 설명합니다. 함께 데이터 클러스터링을 마스터해보세요!