클러스터링: 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하는 비지도 학습의 핵심 기법

핵심 기술: 클러스터링은 레이블 없는 데이터에서 숨겨진 패턴과 구조를 발견하는 비지도 학습의 핵심 기법으로, 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용됩니다.

기술적 세부사항:
* 비지도 학습: 사전 정의된 범주나 타겟 없이 데이터 자체의 패턴을 학습합니다.
* 클러스터링: 유사한 특성을 가진 데이터 포인트를 그룹(클러스터)으로 묶습니다. 각 데이터 포인트는 특정 특성(나이, 직업, 관심사 등)으로 표현됩니다.
* 주요 알고리즘:
* K-means 클러스터링: 데이터를 _k_개의 클러스터로 분할하며, 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심(centroid)에 할당하고 중심을 업데이트하는 과정을 반복합니다.
* 계층적 클러스터링: 각 데이터 포인트를 개별 클러스터로 시작하여 점진적으로 병합하거나(agglomerative), 하나의 큰 클러스터에서 재귀적으로 분할(divisive)하여 클러스터 계층 구조를 만듭니다.
* DBSCAN: 데이터 포인트의 밀도를 기반으로 클러스터링하며, 밀집된 영역을 클러스터로 정의하고 밀도가 낮은 영역은 노이즈로 간주합니다.

개발 임팩트:
* 패턴 발견: 데이터 내에서 인간의 눈으로 쉽게 인지하기 어려운 숨겨진 관계 및 구조를 파악할 수 있습니다.
* 차원 축소: 유사 데이터를 그룹화하여 복잡한 데이터셋을 단순화하고 분석을 용이하게 합니다.
* 데이터 이해도 향상: 주요 그룹과 특성을 식별하여 데이터를 간결하게 요약하고 이해도를 높입니다.
* 이상 탐지: 일반적인 클러스터에서 벗어나는 이상치(outlier)를 탐지하여 비정상적인 활동(사기 거래, 시스템 오류 등)을 식별하는 데 활용됩니다.

커뮤니티 반응: (원문에 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음)

톤앤매너: 본 콘텐츠는 머신러닝 및 데이터 과학 분야의 실무자를 대상으로, 클러스터링의 기본 개념부터 주요 알고리즘, 실제 적용 사례 및 한계점까지 전문적이고 명확한 정보를 제공합니다.