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목차1. Hierarchical Clustering(계층적 군집화)란2. 계층적 군집화의 핵심 특징3. 덴드로그램(Dendrogram)이란4. 계층적 군집화의 두 가지 방식 4-1 병합형 클러스터링(Agglomerative Clustering) 4-2 분할형 클러스터링(Divisive Clustering)5. 클러스터 간 거리 계산 방법(Linkage)6. 병합형 계층적 군집화 예제 1. Hierarchical Clustering(계층적 군집화)란Hierarchical Clustering(계층적 군집화)은 데이터들 사이의 유사성을 기준으로 비슷한 데이터끼리 묶어 계층적인 구조로 표현하는 비지도 학습 기법이다. 여기서 비지도 학습이란 정답 라벨이 없는 데이터에서 패턴이나 구조를 스스로 찾는 방법을 의미..

목차1. 분류 알고리즘(Classification) 1-1 분류의 주요 목표 1-2 분류 알고리즘의 특징 1-3클래스 개수에 따른 분류 종류2. 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 2-1 로지스틱 회귀의 작동 원리 2-2 로지스틱 회귀 학습 과정3. 성능 성가 지표 3-1 혼동 행렬(Confusion Matrix) 3-2 정확도(Accuracy) 3-3 정밀도(Precision) 3-4 재현율(Recall) 3-5 F1-Score4. Scikit-learn을 이용한 분류 성능 평가 1. 분류 알고리즘(Classification)분류는 주어진 데이터를 특정 범주(Category 또는 클래스(Class)로 나누는 머신러닝 작업이다. 즉, 입력 데이터를 분석하여 해당 데이터가..