클러스터링과 분류

클러스터링과 분류

클러스터링과 분류는 비슷한 목적을 가지고 있지만 서로 다른 기술입니다.

 

클러스터링 

클러스터링은 비지도학습(unsupervised learning) 기술 중 하나로, 데이터 집합 내의 유사한 항목들을 그룹화하는 것을 목적으로 합니다. 즉, 데이터 집합 내에서 서로 유사한 데이터들을 동일한 그룹(클러스터)에 할당하는 것이 주요한 목적입니다. 클러스터링은 데이터 집합 내에서 숨겨진 패턴이나 구조를 파악하고 이해하기 위해 사용됩니다.

 

분류 

반면, 분류는 지도학습(supervised learning) 기술 중 하나로, 미리 정의된 클래스 레이블(class label)을 기반으로 데이터 집합 내의 항목들을 분류하는 것을 목적으로 합니다. 즉, 분류는 주어진 입력 데이터를 미리 정의된 클래스 레이블 중 하나에 할당하는 것이 주요한 목적입니다. 분류는 예측(prediction) 문제를 해결하기 위해 사용됩니다.

 

클러스터링과 분류의 차이

따라서, 클러스터링과 분류는 데이터를 처리하고 그룹화하는 방식에서 차이가 있습니다. 클러스터링은 유사한 데이터를 그룹화하고 데이터의 구조와 패턴을 파악하는 것을 목적으로 하며, 분류는 미리 정의된 클래스 레이블을 기반으로 데이터를 분류하는 것을 목적으로 합니다.