클러스터링 알고리즘

클러스터링 알고리즘은 주어진 데이터 포인트들을 그들의 유사성에 기반하여 그룹(클러스터)으로 묶는 비지도 학습 방법론이다.

핵심 개념

• 목표는 각 데이터 포인트가 가장 잘 속하는 군집을 식별하고, 클러스터 내의 데이터들은 서로 유사하며, 다른 클러스터와의 거리는 멀도록 만드는 것이다.
• 주요 접근 방식에는 중심점으로부터의 거리 계산을 이용하는 K-평균법이나 밀도를 기반으로 군집을 형성하는 DBSCAN 등이 있다.

알고리즘의 성능은 적절한 클러스터 개수(k) 설정 및 사용하는 거리 측정 방식에 크게 의존한다. 이는 데이터의 분포 특성과 목표에 따라 달라진다.