빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] K-평균 (K-Means) 분석 : 데이터를 효과적으로 그룹화하는 머신러닝 분석 기법

1. 개요 데이터 분석을 하다 보면 비슷한 특성을 가진 데이터를 그룹화하는 클러스터링(Clustering)이 필요한 경우가 많습니다. 그 중에서도 K-평균(K-Means) 알고리즘은 가장 널리 사용되는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나입니다. 이번 포스팅에서는 K-평균(K-Means)의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보도록 하겠습니다. 2. K-평균 알고리즘 개념 및 장단점 K-평균 알고리즘은 각 클러스터의 중심(centroid)과 해당 클러스터 내의 데이터 간의 거리 차이의 제곱을 최소화하는 방식으로 데이터를 클러스터링합니다. 다시 말해, 각 데이터를 가장 가까운 클러스터에 할당하고, 그 다음에는 클러스터의..

2023. 7. 10.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터 분석] 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM) 분석 : 데이터를 가장 잘 나누는 경계를 찾아 분류하는 분석 기법

1. 개요 머신러닝 알고리즘 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)에 대해 알아보겠습니다. SVM은 주로 분류 문제를 해결하는 데 사용되며, 두 개 이상의 그룹을 가장 잘 나누는 결정 경계를 찾는 것이 주 목적입니다. SVM은 복잡한 비선형 문제에도 효과적으로 사용되며, 강력한 커널 트릭 기법을 통해 높은 성능을 보여줍니다. 이번 포스팅에서는 서포트 벡터 머신(SVM)의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보도록 하겠습니다. 2. 서포트 벡터 머신 개념 서포트 벡터 머신(SVM)은 두 클래스를 구분하는 결정 경계를 찾는 머신러닝 알고리즘입니다. 이 결정 경계는 공간상에서 초평면(hyperplane)이라고 불리는데, SVM의 목적은 이 초평면을 찾아내..

2023. 7. 10.

빅데이터 분석/데이터 분석 알고리즘

[빅데이터분석] 랜덤 포레스트(Random Forest) 분석

1. 개요 머신러닝 알고리즘 중, 비교적 쉽고 효과적인 방법 중 하나는 '랜덤 포레스트(Random Forest)'입니다. 랜덤 포레스트는 의사결정트리를 기반으로 한 앙상블 기법입니다. 이번 포스팅에서는 랜덤 포레스트의 개념부터 알고리즘, 분석 절차, 실제 적용 사례, 그리고 파이썬을 이용한 간단한 구현까지 살펴보겠습니다. 2. 랜덤 포레스트 개념 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사결정트리를 조합하여 결과를 도출하는 앙상블 기법 중 하나입니다. '포레스트'라는 이름에서 알 수 있듯이, 여러 개의 트리('나무')들이 모여 '숲'을 이루는 모습을 상상하면 됩니다. 이 알고리즘의 가장 큰 장점은 여러 개의 트리를 이용하므로써 단일 트리가 가질 수 있는 과적합 문제를 해결하고, 결과의 안정성을 높인다는 점입니다. ..

2023. 7. 10.