머신러닝 비지도학습 - 클러스터링

오늘은 머신러닝 비지도학습에 대해 배웠다. 머신러닝 지도학습으로 회귀를 배울 땐 기존에 추론통계로써 활용하던 회귀 간 차이에 혼란이 조금 있었는데, 오늘 배운 비지도학습은 일반적으로 알려진 머신러닝에 대한 개념이라 배우는데 혼란은 없었다.

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Ⅰ. 머신러닝 비지도학습

비지도학습은 정답(레이블)이 없는 데이터를 학습시켜 데이터의 구조, 패턴, 숨겨진 관계를 발견하는 머신러닝 기법이다.
즉, 입력 데이터는 있지만 출력 정답이 없는 상태여서 유사한 데이터끼리 묶거나, 데이터의 차원을 줄이는 등의 작업을 수행한다.

 

비지도학습의 주요 작업

• 클러스터링 (Clustering) : 비슷한 데이터끼리 그룹화
• 차원 축소 (Dimensionality Reduction) : 많은 특성(feature)를 줄여 의미 있는 정보로 압축
• 연관 규칙 학습 (Associaiton Rule Learning) : 항목 간 유의미한 관계 찾기