클러스터링

Tableau에서 배우는 통계 기법

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

지도 vs. 비지도 머신 러닝

지도 학습

  • 변수 간의 알려진 관계를 새로운 미확인 데이터에 적용
  • 예: 회귀, 지수 평활

비지도 학습

  • 유사한 데이터 포인트를 찾고 패턴을 탐지
  • 예: 클러스터링
Tableau에서 배우는 통계 기법

k-평균 클러스터링

k-평균 클러스터링 알고리즘의 시각적 표현.

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k-평균 클러스터링

k-평균 클러스터링 알고리즘의 시각적 표현. 무작위로 두 개의 중심을 선택합니다.

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k-평균 클러스터링

k-평균 클러스터링 알고리즘의 시각적 표현. 가장 가까운 점들을 해당 중심에 할당합니다.

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k-평균 클러스터링

k-평균 클러스터링 알고리즘의 시각적 표현. 중심을 새 중심으로 이동합니다.

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k-평균 클러스터링

k-평균 클러스터링 알고리즘의 시각적 표현. 과정은 반복적으로 진행됩니다.

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k-평균 클러스터링

k-평균 클러스터링 알고리즘의 시각적 표현. 중심이 더 이상 이동하지 않으면 알고리즘이 종료됩니다.

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클러스터링 품질 평가

군집 간 제곱합

k-평균 클러스터링의 시각적 표현. 군집 간 제곱합은 각 중심과 전체 데이터 평균 사이의 거리 제곱의 합입니다.

  • 높을수록 좋음

군집 내 제곱합

k-평균 클러스터링의 시각적 표현. 군집 내 제곱합은 각 중심과 해당 군집 점들 사이의 거리 제곱의 합입니다.

  • 낮을수록 좋음
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연습해 봅시다!

Tableau에서 배우는 통계 기법

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