이 게시글은 오로지 파이썬을 통한 실습만을 진행한다. DBSCAN 군집분석의 개념 및 원리를 알고자하면 아래 링크를 통해학습을 진행하면 된다. https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/59 [Data Analysis 개념] Clustering(2) - Hierarchical clustering / DBSCAN https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/58 [Data Analysis 개념] Clustering(1) - K-means/K-medoids 1. Clustering - 군집분석 군집분석은 비지도학습(unsupervised learning)의 일종으로 유사한 데.. todayisbetterthanyesterday...

이 게시글은 오로지 파이썬을 통한 실습만을 진행한다. K-means 군집분석의 개념 및 원리를 알고자하면 아래 링크를 통해학습을 진행하면 된다. 아래는 3개의 실습과정을 통해서 k-means 공부를 진행할 것이다. 각 단계에서 사용되는 parameter는 약간의 차이가 있다. 그렇기에 하나씩 읽어나가면 k-means의 구현과정을 알아가는데 많은 도움이 될 것이라고 생각한다. 그렇기에 모든 실습과정을 살펴보는 것을 추천한다. https://todayisbetterthanyesterday.tistory.com/58 [Data Analysis 개념] Clustering(1) - K-means/K-medoids 1. Clustering - 군집분석 군집분석은 비지도학습(unsupervised learning)의..

1. Clustering - 군집분석 군집분석은 비지도학습(unsupervised learning)의 일종으로 유사한 데이터끼리 그룹화를 시키는 학습모델을 말한다. 각 데이터의 유사성을 측정하여, 유사성이 높은 집단끼리 분류하고 군집간에 상이성을 규명하는 방법이다. 군 위의 그림을 보면 raw data에는 여러가지 종류가 섞여있다. 섞여있는 raw data를 군집분석을 통해 서로 다른 특성을 가진 군집으로 분류한다. 이때, 분류문제와는 다르게 target Y가 존재하지 않는다. 그렇기에 학습과정에 있어서 정답을 맞출 기준표가 없는 것이다. 위의 그림은 기사에 대한 군집분석을 보여준다. 각 군집은 이슈별로 정리된 결과를 도출했다. 이처럼 군집분석은 raw data에서 segmentation을 통해 insi..