패턴 분석
비교 분석은 데이터 내에서 변수 간의 관계를 이해하고 통찰을 얻는 중요한 통계 기법입니다. 이를 통해 분석가는 두 개 이상의 데이터 세트를 비교하여 패턴이나 경향을 파악할 수 있습니다. 결과적으로, 데이터로부터 정보와 지식을 추출하고 의사결정을 지원하는 데 큰 도움이 됩니다. 비교 및 관계 분석은 다양한 분야에서 활용되며, 비즈니스 인사이트를 획득하는 데 필수적입니다. 이 포스팅에서는 비교 분석의 중요성과 적용 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
실루엣 점수(Silhouette Score)는 군집 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표입니다. 이 지표는 각 데이터 포인트가 자신의 군집에 얼마나 잘 속하는지를 측정하여, 군집 간의 분리 정도를 나타냅니다. 점수가 1에 가까울수록 데이터가 잘 군집화되었다고 볼 수 있으며, 0에 가까울수록 군집 간의 경계가 불분명하다는 것을 의미합니다. 실루엣 점수는 군집의 수를 결정하거나 최적의 모델을 선택하는 데 유용하게 활용됩니다. 따라서 머신러닝 분야에서 실루엣 점수를 이해하고 적용하는 것은 데이터 분석의 필수 요소입니다.