<figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/01.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/02.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/03.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/04.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/05.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/06.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/07.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/08.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/09.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/10.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/11.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><figure class="image image_resized" style="width:100%;"><img src="https://yozm.wishket.com/media/news/2086/12.jpg" alt="비지도 학습 군집화"></figure><hr><p style="text-align:justify;">오늘은 머신러닝의 비지도 학습 방법 중 군집화에 대해 알아보겠습니다. 먼저 군집화란 그룹이라는 일종의 카테고리(군집)를 만들고, 이후 데이터 값을 보고 특정 군집으로 결정짓는 것(군집화)을 말합니다.</p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;">보통 여러 데이터가 쌓인 표를 보면 어떻게 묶어줘야 할지 쉽게 결정하기 어려운데요. 이때 데이터의 양이 적은 경우, 좌표 평면을 사용하면 가까운 것들끼리 묶을 수 있습니다.</p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;">그러나 더 많은 양의 복잡한 데이터는 어떨까요? 2차원의 표로 정리하는 게 불가능할 수도 있습니다. 이때 군집화 방법을 이용하면 3차원 또는 4차원으로 정리된 데이터를 묶어줄 수 있습니다. 결국 군집화는 유사한 속성을 가진 데이터들을 묶어, 전체 데이터를 몇 개의 군집으로 잘 나눠주는 머신러닝 기법입니다. 좌표상에서 가깝다는 것은 데이터가 서로 비슷하다는 의미와도 같기 때문이죠.</p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><strong>[쉽게 배우는 AI] 시리즈 보러 가기</strong></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1985/">1. 머신러닝이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1997/">2. 머신러닝 모델이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2004/">3. 데이터 산업과 직업</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2017/">4. 표와 데이터 셋</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2031/">5. 독립변수와 종속변수란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2043/">6. 상관관계와 인과관계</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2052/">7. 머신러닝의 분류</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2061/">8. 지도학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2073/">9. 회귀 vs 분류</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2086/">10. 비지도 학습의 군집화</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2098/">11. 연관 규칙 학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2111/">12. 비지도 학습의 목적</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2123/">13. 강화학습이란?</a></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://yozm.wishket.com/magazine/detail/2139/">14. 머신러닝 수업을 마치며</a></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:justify;"><원문></p><p style="text-align:justify;"><a href="https://comicstack.io/classroom/471e035be8f4aed9b659c0be60ba621f"><u>비전공자를 위한 AI 클래스 10화. 비지도학습 (1)</u></a></p><p style="text-align:justify;"> </p><p style="text-align:center;"><span style="color:#999999;">©️요즘IT의 모든 콘텐츠는 저작권법의 보호를 받는 바, 무단 전재와 복사, 배포 등을 금합니다.</span></p>
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