군집화는 기계 학습에서 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 나누는 분석 기술이다. 군집화는 비지도 학습의 한 유형으로서, 데이터셋 내부의 숨겨진 구조를 발견하거나 데이터 포인트들 간의 상호 관계를 파악하는 데 사용된다.

비지도 학습과 지도 학습

비지도 학습은 레이블 되지 않은 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 기술이다. 데이터의 구조나 패턴을 발견하고 이해하는 데 주로 활용된다. 군집화 모델은 데이터를 서로 다른 그룹으로 분류하기 때문에 비지도 학습의 일종으로 간주된다.

반면에, 지도 학습은 레이블이 지정된 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련시키는 학습 기술이다. 주어진 입력에 대해 올바른 출력을 예측하는 방법을 학습하고 모델을 구축하는 데 사용된다. 예를 들어, 분류나 회귀와 같은 작업에 사용된다.

군집화의 지도 학습과의 관계

군집화는 주로 비지도 학습의 한 예로 간주되지만, 때로는 지도 학습과도 관련이 있을 수 있다. 예를 들어, 군집화를 사용하여 데이터를 그룹화한 후, 각 그룹에 레이블을 할당하고 이를 기반으로 지도 학습 모델을 구축할 수 있다.

지도 학습과 비지도 학습의 융합

또한, 군집화를 활용하여 데이터의 구조를 이해한 후, 이러한 정보를 활용하여 지도 학습 모델을 개선할 수도 있다. 이것은 두 가지 유형의 학습을 융합하여 모델의 성능을 향상시키는 방법으로, 지도 학습과 비지도 학습을 함께 사용함으로써 더 나은 결과를 얻을 수 있다.

지도 학습과 비지도 학습은 각각의 강점을 가지고 있고, 상호 보완적으로 활용될 수 있다. 군집화를 비롯한 비지도 학습이 지도 학습과 결합되면, 데이터 분석과 예측 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

이러한 이유로, 군집화는 지도 학습과 비지도 학습 모두에서 중요한 역할을 하며, 데이터 분석 및 모델링에서 다양한 측면에서 활용될 수 있다.

참고 문헌:

• Bishop, C. M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning, Springer.