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..
