클러스터링 알고리즘은 비지도 학습 방법 중 하나로, 비슷한 특성을 갖는 데이터를 그룹화하는 데 사용됩니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 식별하고, 유사한 항목을 함께 처리함으로써 정보를 추출할 수 있습니다.

주요 클러스터링 알고리즘

1. K-평균 클러스터링
2. DBSCAN
3. 계층적 클러스터링
4. GMM (가우시안 혼합 모델)

클러스터링 알고리즘의 활용

클러스터링 알고리즘은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 고객 군집화를 통한 마케팅 전략 수립, 이미지 분할 및 패턴 인식, 이상 감지와 이상치 탐지 등에 활용됩니다.

클러스터링 알고리즘의 장단점

장점:

• 비슷한 특성을 갖는 데이터를 자동으로 그룹화하여 패턴을 파악할 수 있음
• 비지도 학습 방법으로 데이터에 대한 사전 정보 없이 적용 가능

단점:

• 초기 중심점 설정에 따라 결과가 달라질 수 있음
• 클러스터 개수를 사전에 지정해야 하는 경우가 있음

클러스터링 알고리즘은 데이터 분석 및 패턴 인식에 중요한 역할을 하며, 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 핵심입니다.

참고 자료

• K-Means Clustering
• DBSCAN
• Hierarchical Clustering
• Gaussian Mixture Model