데이터 마이닝 및 머신 러닝 분야에서 클러스터링 알고리즘은 비슷한 특성을 갖는 데이터를 그룹화함으로써 데이터의 내부 구조를 발견하는 데 사용됩니다.

K-평균 알고리즘

K-평균 알고리즘은 가장 일반적인 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. 이 알고리즘은 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하고, 각 클러스터의 중심이 될 것으로 예상되는 평균 값을 찾는 것에 기반합니다.

from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

DBSCAN

밀도 기반 공간 클러스터화(DBSCAN)는 클러스터의 밀도에 따라 데이터를 그룹화합니다. 이 방법은 잡음과 이상치를 식별하고, 다양한 형태의 클러스터를 식별하는 데 유용합니다.

from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5)
dbscan.fit(data)

클러스터링 알고리즘은 분석 및 예측 작업에서 중요한 접근 방법으로 인정되며, 실제 환경에서 다양한 분야에서 적용되고 있습니다.

이상적인 클러스터링 알고리즘 선택에 대한 자세한 정보는 링크를 참조하세요.