클러스터링(Clustering) 은 비지도학습(unsupervised learning)의 핵심 기법으로, 레이블(정답)이 없는 데이터에서 유사한 데이터 포인트들을 자동으로 여러 개의 그룹으로 묶는 과정입니다. 데이터 하나하나가 뭔지 알려주지 않고 그저 수많은 데이터를 컴퓨터에게 던져주면, 컴퓨터가 각 데이터에 내재된 구조나 패턴을 찾아내서 나름의 기준(유사성)으로 데이터들을 분류하여 여러 개의 그룹(클러스터)으로 나누는 것입니다. 클러스터링의 목표는 클러스터 내 유사성(intra-cluster similarity)을 최대화하고 클러스터 간 유사성(inter-cluster similarity)을 최소화하는 것입니다. 지도학습과의 관계머신러닝의 지도학습(supervised learning) 관점에서 보면,지..
