군집 분석 개요 썸네일형 리스트형 연구방법론 - 군집 분석 개요 연구방법론 - 군집 분석 개요 -- #군집 분석에서 #비지도학습과 거리척도군집 분석(Clustering) 개요비지도 학습의 대표적 기법으로, 데이터에 레이블이 없는 상태에서 유사한 데이터끼리 그룹(군집)으로 묶음[4].대표 알고리즘: K-means, 계층적 군집 분석(합병형/분할형), 밀도 기반(DBSCAN), 분포 기반(GMM) 등[5].거리(유사도) 척도의 종류와 특징유클리드 거리: 두 점 사이의 직선 거리로, 연속형 변수에서 가장 많이 사용됨[2].맨해튼 거리: 각 차원별 차이의 절댓값을 모두 더한 거리. 격자 구조나 절대값 기반 데이터에 유리[2].마할라노비스 거리: 변수 간 상관관계를 반영해 거리 계산. 변수들의 분산과 상관성이 다를 때 효과적[2].코사인 유사도/자카드 계수: 벡터 방향이나 집.. 더보기 이전 1 다음