클러스터링 사용법지금까지 클러스터링 모델을 학습하는 방법과 클러스터링의 성능을 평가하는 방법을 알아보았다.이제, 이렇게 완성한 검증된 클러스터링을 어디에 어떤 방식으로 사용할 수 있는지에 대해서 알아보고자 한다.클러스터링 활용 방식데이터의 비슷한 특성끼리 묶어서 분류해주는 비지도 학습 기법인 클러스터링을 다양하게 활용 가능하다.데이터 탐색(Exploaratory Data Analysis)데이터의 구조를 파악하거나 숨겨진 패턴을 발견처음 접하는 데이터의 구조, 분포를 파악하는 데 활용된다.비슷한 데이터끼리의 군집화를 통해서 시각화하고 이해력을 높여서 특성을 빠르게 파악한다.예시상품 판매 데이터에서 ‘금액’ 과 ‘판매 횟수’를 기준으로 고객을 빠르게 분류, 분석 가능하다. 군집 프로파일링(Cluster Pr..

클러스터링 평가클러스터 결과를 평가하는 방법은 여러가지가 있으며, 클러스터 유형과 알고리즘, 데이터 세트의 특징에 따라서 적절한 평가 방법이 달라진다.평가방법과 평가지표는 내재적 측정 방식과 외재적 측정 방식으로 나뉘며, 이 글에서는 외재적 측정 방식을 알아보고자 한다. 클러스터링 평가지표(내재적 측정 방식) - 클러스터링 2 클러스터링 평가지표(내재적 측정 방식) - 클러스터링 2클러스터링이란?유사성, 패턴을 기반으로 서로 다른 객체, 데이터 포인트, 관측 결과를 클러스터(그룹)로 구성, 분류하는 비지도 머신러닝 알고리즘클러스터링(Clustering)이란? - 클러스터링 1 클restart-web-base.tistory.com 외재적 측정 방식(External Evaluation)실제 값이나 외부 정보..

클러스터링이란?유사성, 패턴을 기반으로 서로 다른 객체, 데이터 포인트, 관측 결과를 클러스터(그룹)로 구성, 분류하는 비지도 머신러닝 알고리즘클러스터링(Clustering)이란? - 클러스터링 1 클러스터링(Clustering)이란? - 클러스터링 1클러스터링 개념주어진 데이터들을 비슷한 특성(유사성, 패턴)을 기반으로 분류해서 집단(클러스터)를 생성해주는 비지도 학습 기법데이터에 존재하는 모든 특성들을 사용해서 분류, 군집 가능restart-web-base.tistory.com클러스터링 평가클러스터 품질을 평가하는 방법은 여러가지가 있으며, 클러스터의 유형과 알고리즘, 데이터 세트 특징에 따라서 적절한 평가 방법이 달라진다.평가방법과 평가지표는 내재적 측정 방식과 외재적 측정 방식으로 나뉘며, 이 글..

클러스터링 개념주어진 데이터들을 비슷한 특성(유사성, 패턴)을 기반으로 분류해서 집단(클러스터)를 생성해주는 비지도 학습 기법데이터에 존재하는 모든 특성들을 사용해서 분류, 군집 가능 클러스터링 목적데이터 간의 유사성을 기준으로 내부적으로는 유사하고, 외부적으로는 서로 다른 집단(클러스터)을 형성하는 것 클러스터링 유형데이터의 크기, 데이터의 차원, 클러스터 수 등에 따라서 적용하는 클러스터의 유형, 방식이 다양하다.데이터의 종류에 따라서 적합한 클러스터링 알고리즘이 다르다. 다음은 기본적인 클러스터링의 다섯가지 방식이다. (평균 이동 클러스터링, 스펙트럼 클러스터링 제외) 중심점 기반 클러스터링중심점(centroid)과 데이터 사이의 거리를 기반으로 데이터를 분할하는 클러스터링 유형중심점(centroi..