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개요K-Means Clustering과 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)은 데이터를 그룹화하는 대표적인 군집화(Clustering) 알고리즘이다. K-Means는 사전 정의된 클러스터 수를 기반으로 데이터를 분류하는 반면, DBSCAN은 데이터 밀도를 활용하여 자동으로 클러스터를 형성한다. 본 글에서는 K-Means와 DBSCAN의 개념, 구성 요소, 장단점 및 활용 사례를 비교 분석한다.1. K-Means Clustering이란?K-Means Clustering은 사전에 정해진 개수(K)의 클러스터로 데이터를 나누는 군집화 알고리즘이다. 클러스터 중심(centroid)을 기준으로 데이터를 분류하며, 반복적인 업데이트..

개요데이터 마이닝(Data Mining)과 데이터 분석(Data Analysis)은 대량의 데이터에서 패턴을 발견하고 유용한 정보를 도출하는 핵심 기법입니다. 데이터 마이닝은 머신러닝, 통계 기법, 패턴 인식 기술을 활용하여 숨겨진 관계를 찾고, 데이터 분석은 데이터의 의미를 해석하여 의사결정을 지원하는 과정입니다. 이 두 가지 방법은 금융, 의료, 마케팅, 제조, AI 모델링 등 다양한 분야에서 활용됩니다.1. 데이터 마이닝(Data Mining)이란?데이터 마이닝은 대규모 데이터에서 패턴을 발견하고 예측 모델을 구축하는 기술입니다. 이를 통해 숨겨진 관계를 분석하고, 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다.1.1 데이터 마이닝의 핵심 개념패턴 인식(Pattern Recognition): 데이터에..