프로젝트/방법론명:

클러스터링

유형:

데이터 분석 기법

개요:

클러스터링은 데이터 세트를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 비지도 학습 기법입니다.

추진/개발 주체:

데이터 과학자 및 머신러닝 연구자들에 의해 발전되었습니다.

추진 시기:

20세기 중반부터 본격적으로 연구 및 개발이 시작되었습니다.

적용 분야:

마케팅, 생물정보학, 이미지 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에 적용됩니다.

핵심 내용 및 구성:

클러스터링은 데이터 포인트를 유사성에 따라 그룹화하여 각 클러스터 내의 데이터 포인트가 최대한 유사하고, 다른 클러스터와는 최대한 다르게 만드는 것을 목표로 합니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-평균(K-means), 계층적 클러스터링, DBSCAN 등이 있으며, 각 알고리즘은 데이터의 특성 및 분석 목적에 따라 선택됩니다. 클러스터링은 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 유용하며, 데이터 전처리 과정에서 잡음을 제거하거나 차원을 축소하는 데도 활용됩니다.

성과 및 영향:

클러스터링은 데이터 분석의 효율성을 높이고, 복잡한 데이터 세트에서 인사이트를 도출하는 데 기여합니다. 이를 통해 기업은 고객 세분화, 시장 분석, 제품 추천 등 다양한 전략적 결정을 내릴 수 있습니다.

관련 사례:

넷플릭스는 클러스터링을 활용하여 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 추천하고, 구글 뉴스는 관련 기사를 그룹화하여 사용자에게 제공합니다.

이칭(alias):

군집화

참고 정보:

클러스터링에 대한 자세한 정보는 데이터 과학 및 머신러닝 관련 서적과 온라인 강의를 통해 얻을 수 있습니다.