Mathpresso 머신 러닝 스터디 — 9. 군집화(Clustering)

이 글은 Mathpresso의 머신러닝 스터디 시리즈 중 9번째로, 비지도 학습의 한 종류인 군집화(Clustering)에 대해 다룹니다. 군집화는 데이터의 유사성을 바탕으로 그룹을 나누는 기법으로, 다양한 알고리즘과 활용 사례를 소개합니다.

특히 K-평균(K-Means) 알고리즘을 중심으로 군집화의 원리와 적용 방법을 설명하며, 데이터 분석 및 인사이트 도출에 있어 군집화가 어떻게 활용될 수 있는지 보여줍니다. 이 스터디를 통해 비지도 학습의 기본 개념을 이해하고 실제 데이터에 적용하는 방법을 배울 수 있습니다.