Clustering

Clustering

- 물건들이 주어졌을 때 비슷한 것끼리 그룹을 만들면 군집화
- 관측치(행)를 그룹화하는 <a href="https://berom.tistory.com/368">비지도 학습(Unsupervised Learning)</a> 방법

• 물건들이 주어졌을 때 비슷한 것끼리 그룹을 만들면 군집화
• 관측치(행)를 그룹화하는 [[비지도 학습(Unsupervised Learning)]] 방법

클러스터링 알고리즘의 종류

분할 기반 클러스터링

이 알고리즘은 구형 클러스터를 생성합니다.
예로는 K-평균, K-중앙값, 퍼지 c-평균 등이 있으며, 이들은 대부분 효율적이며 중대형 데이터베이스에 사용됩니다.

• K-Means Clustering

계층적 클러스터링

이 알고리즘은 클러스터의 트리를 생성합니다.
예로는 병합 클러스터링과 분할 클러스터링이 있습니다.
이 알고리즘은 직관적이며 소규모 데이터셋에 효과적입니다.

밀도 기반 클러스터링

이 알고리즘은 임의의 형태의 클러스터를 생성합니다.
예로는 DBSCAN이 있으며, 이는 공간 클러스터나 노이즈가 있는 데이터셋을 다루는 데 특히 유용합니다.

Clustering VS Classification(분류)

물건들이 주어졌을 때 비슷한 것끼리 그룹을 만들면 Clustering!
하나의 물건이 어떤 그룹에 속하는지 결정하는 것은 Classification이다!

좀 더 어렵게 말한다면,

일단 분류는 지도 학습 방법으로, 각 학습 데이터 인스턴스가 특정 클래스에 속하도록 예측한다
클러스터링은 데이터가 레이블이 없고, 비지도 학습인 것을 제외하면 분류와 유사하다

결론적으로 분류는 특정 레이블을 예측하는 데 사용되며, 클러스터링은 유사한 특성을 가진 데이터 그룹을 식별하는 데 사용됩니다.

부족한 점이나 잘못 된 점을 알려주시면 시정하겠습니다 :>